120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ для задач регрессии. Давайте рассмотрим основные шаги и пример архитектуры модели.

      Построение нейронной сети для оценки стоимости недвижимости

      1. Подготовка данных

      Первый шаг включает подготовку данных:

      – Загрузка и очистка данных о недвижимости, включая характеристики домов (площадь, количество комнат, этажность и т.д.) и цены.

      – Масштабирование признаков для улучшения сходимости обучения нейронной сети (например, стандартизация или нормализация).

      2. Построение модели нейронной сети

      Пример архитектуры модели для оценки стоимости недвижимости с использованием TensorFlow/Keras:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      from sklearn.preprocessing import StandardScaler

      import numpy as np

      # Пример данных (данные нужно подставить под ваши)

      # X – признаки (характеристики домов)

      # y – цены на недвижимость

      X = np.random.random((1000, 10)) # пример матрицы признаков

      y = np.random.random((1000, 1)) # пример вектора цен

      # Масштабирование данных

      scaler = StandardScaler()

      X_scaled = scaler.fit_transform(X)

      y_scaled = scaler.fit_transform(y)

      # Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42)

      # Параметры модели и обучения

      input_dim = X.shape[1] # количество признаков

      hidden_units = 64 # количество нейронов в скрытом слое

      dropout_rate = 0.2 # коэффициент отсева для предотвращения переобучения

      # Создание модели

      model = Sequential()

      # Добавление слоев

      model.add(Dense(hidden_units, input_dim=input_dim, activation='relu'))

      model.add(Dropout(dropout_rate))

      model.add(Dense(hidden_units, activation='relu'))

      model.add(Dense(1)) # выходной слой для предсказания цены

      # Компиляция модели

      model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['mae']) # метрика – средняя абсолютная ошибка

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      # Обучение модели

      model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Архитектура модели: Пример представляет собой простую нейронную сеть с несколькими полносвязными слоями. Входной слой имеет размерность, соответствующую количеству признаков (характеристик дома), скрытые слои используют функцию активации ReLU для обеспечения нелинейности, а выходной слой предсказывает цену недвижимости как числовое значение.

      2. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором Adam для эффективного обучения, функцией потерь mean squared error (среднеквадратичная ошибка) для задачи регрессии и метрикой mean absolute error (средняя абсолютная ошибка) для оценки точности модели.

      3. Масштабирование данных: Важный шаг для улучшения сходимости модели. Масштабирование помогает СКАЧАТЬ