使用Tensorflow处理多元回归问题

处理回归问题是人工智能的一项能力,这篇文章将使用tensorflow处理一个简单的多元线性回归问题:波士顿房价预测项目。

1.导入库

其中pandas与matplotlib用于绘图

2.导入与处理数据

这里我使用的数据:仓库链接

3.对数据进行预处理

4.建立神经网络模型

relu为回归模型常用的激活函数

由于样本数量比较小,所以我们使用神经元数量相对较少的三层神经网络

5.设置回调

适当设置回调可以防止过拟合,PrintDot可以简化神经网络在训练时的输出

6.训练模型

RMSProp算法是AdaGrad算法的一种改进,常用于回归模型,将训练结果存储在history中便于后续查看训练情况

7.训练过程分析

8.训练结果分析

从图中可以看出,虽然有异常数据,但误差基本符合高斯分布

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