基于TensorFlow实现房价预测以及可视化_配置tensorflow与加州房价数据集可视化实验报告-优快云博客

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本文介绍了如何利用TensorFlow进行房价预测，选择了线性回归算法，详细阐述了算法原理，并通过数据可视化、标准化处理构建数据流图。文章还提到了在实际应用中需要改进的地方，如数据集划分、超参数调整等。

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1. 问题描述

根据已知的房价数据，对新的房子进行价格预测。这种属于典型的监督类学习算法。

2. 算法选择以及原理

2.1 算法图

这里我们用一种比较好理解的机器学习算法来进行建模：线性回归。看下面的图，很容易理解，找出一条线对数据点进行拟合使得目标函数最小话，下图是对单变量进行拟合还可以针对多变量进行建模。
在这里插入图片描述

2.2 算法公式

第一步：定义拟合曲线。
在这里插入图片描述
第二步：转化成矩阵运算，这里的X0就是为了维度增加的。

第三步：计算误差函数，将模型值与真实值进行比较得到误差。

第四步：采用梯度下降进行模型优化，求偏导确定方向，a表示步长，下图理解下。
在这里插入图片描述

上面写的是单变量的模型，多变量的模型类似，不做赘述。

3. 使用TensorFlow实现预测算法

3.1 数据可视化

数据说明：自己构造啦[因为没有找到合适的数据]，自己造一个三列的数据

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d 

df1 = pd.read_csv('data1.csv', names=['square', 'bedrooms', 'price'])
ig = plt.figure()
# 设置坐标
ax.set_xlabel('square')
ax.set_ylabel('bedrooms')
ax.set_zlabel('price')
ax.scatter3D(df1['square'], df1['bedrooms'], df1['price'], c=df1['price'], cmap=