波士顿房价回归数据集

[源]

load_data 函数

tf_keras.datasets.boston_housing.load_data(
    path="boston_housing.npz", test_split=0.2, seed=113, cache_dir=None
)

加载波士顿房价数据集。

这是来自 StatLib 库的数据集，该库由卡内基梅隆大学维护。

警告：此数据集存在道德问题：数据集的作者包含了一个变量“B”，该变量似乎假定种族自我隔离会影响房价。因此，我们强烈不建议使用此数据集，除非是在说明数据科学和机器学习中的道德问题的背景下。

样本包含 20 世纪 70 年代后期波士顿郊区不同位置房屋的 13 个属性。目标是该位置房屋的中位数价值（单位：千美元）。

属性本身在 StatLib 网站中定义。

参数

• path：在本地缓存数据集的路径（相对于 ~/.keras/datasets）。
• test_split：保留作为测试集的数据比例。
• seed：在计算测试集分割之前用于打乱数据的随机种子。
• cache_dir：在本地缓存数据集的目录。如果为 None，则默认为 ~/.keras/datasets。

返回值

• Numpy 数组元组：(x_train, y_train), (x_test, y_test)。

x_train, x_test：形状为 (num_samples, 13) 的 numpy 数组，包含训练样本（对应 x_train）或测试样本（对应 x_test）。

y_train, y_test：形状为 (num_samples,) 的 numpy 数组，包含目标标量。目标是通常介于 10 到 50 之间的浮点标量，代表房屋价格（单位：千美元）。