【DL】搭建卷积神经网络用于回归预测(数据+代码详细教程)

已于 2022-08-16 14:17:14 修改
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分类专栏： 机器学习实战蓝皮书 文章标签： cnn 回归 深度学习
于 2022-07-28 14:53:28 首次发布
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该博客详细介绍了如何使用PyTorch搭建卷积神经网络进行回归预测，主要涉及环境配置、数据预处理（采用Boston房价数据集）、模型构建以及完整的项目代码展示，旨在帮助读者理解深度学习在回归问题中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.环境配置

版本信息：
python==3.9
numpy==1.22.3
pytorch==1.11.0+cu113
scikit-learn==1.0.2

2.数据

使用sklearn中自带的Boston房价预测数据集：

from sklearn.datasets import load_boston

df_data = load_boston()
x = df_data.data
y = df_data.target
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