神经网络房价预测：用PyTorch一试身手

2023-11-12 09:07:28

神经网络与PyTorch简介

神经网络是一种受生物神经元启发的人工智能模型，它可以从数据中学习并做出预测。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活的模型构建和训练工具，使你可以轻松构建和训练神经网络。

数据集准备

房价预测数据集来自Kaggle竞赛：房价预测。该数据集包含了美国波士顿地区房屋的各种信息，如房屋面积、房屋数量、犯罪率等。你可以从Kaggle网站下载该数据集。

搭建神经网络模型

首先，我们需要创建一个神经网络模型。本例中，我们将使用一个前馈神经网络，它由多个层组成，每层都包含多个神经元。我们可以使用PyTorch的nn模块来创建神经网络。

import torch
import torch.nn as nn

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)  # 第一层神经元
        self.relu = nn.ReLU()  # 激活函数
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)  # 第二层神经元

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

训练神经网络模型

接下来，我们需要训练神经网络模型。训练过程包括以下步骤：

定义损失函数：损失函数用于衡量模型的预测误差。本例中，我们将使用均方误差损失函数。
定义优化器：优化器用于更新模型的参数，以减少损失函数的值。本例中，我们将使用Adam优化器。
训练模型：训练模型需要迭代数据集中的数据，并在每次迭代中更新模型的参数。

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(train_loader):
        # 获取输入和标签
        inputs = data[0]
        labels = data[1]

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

        # 打印训练信息
        if (i + 1) % 100 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Step [{i + 1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item()}')

评估神经网络模型

训练完成后，我们需要评估神经网络模型的性能。我们可以使用测试集来评估模型的预测准确性。

# 评估模型
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(test_loader):
        # 获取输入和标签
        inputs = data[0]
        labels = data[1]

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 打印评估信息
        print(f'Test Loss: {loss.item()}')