關於Keras公用資料集的獲取和使用

2022-05-13 14:27:08 字數 1941 閱讀 9431

keras是tensorflow2.0的核心高階api，其內建了一些常用的公共資料集，給開發者使用。

以波士頓房價資料集為例，其涵蓋了麻省波士頓的506個不同郊區的房屋資料。有404條訓練資料集和102條測試資料集。

每條資料有14個字段，包含13個屬性和乙個房價資料

獲取波士頓房價資料集：

1


import


tensorflow as tf


2 boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing #


34 (train_x,train_y),(test_x,test_y) = boston_housing.load_data() #


獲取訓練集和測試機
資料拿到了，就順便看看各個屬性和房價之前的關係吧，這裡對每個屬性和房價的關係進行視覺化：

1


import


tensorflow as tf


2import


matplotlib.pyplot as plt


3 boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing #


45 (train_x,train_y),(_,_) = boston_housing.load_data(test_split=0) #


獲取訓練集


67 title = ['


crim


', '


zn', '


indus


', '


chas


', '


nox', '


rm', '


age', '


dis',8


'rad


', '


tax', '


ptratio


', '


b-1000


', '


lstat']


9 plt.figure(figsize = (12,12)) #


設定畫布大小為12*12英吋


1011


for i in


range(len(title)):


12 plt.subplot(4,4,i+1) #


繪製 4*4 子圖


13 plt.scatter(train_x[:,i], train_y) #


繪製散點圖


1415 plt.xlabel(title[i]) #


x軸標籤


16 plt.ylabel("


price($1000)'s


") #


y軸標籤


17 plt.title(str(i+1)+'


.'+title[i]+'


- price


') #


設定子圖標題


1819 plt.tight_layout()#


使標題座標軸不重疊


20 plt.suptitle('


各個屬性與房價的關係


', x=0.5, y=1.02, fontsize=20) #


全域性標題


21 plt.show()
來看看結果：

然後就可以使用這些資料來進行後續的資料清洗、模型訓練和結果評價了。

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