PythonによるAI作成入門！その２ ニューラルネットワークでボストン市の住宅価格を予測してみた - Qiita

本記事について 深層学習の基本である「回帰」を使って、 住宅価格を予測するプログラムを作ってみようと思います。 出来るだけ初心者目線で書いていきます。 前回記事はこちらです。 回帰ってなに？ 回帰とは、特徴的なデータをもとに__数値を予測__するタスクのことを言います。 今回は住宅価格を予測するプログラムを作りますが、株やFX(外国為替取引)の値動きの予測も可能です。 import インポートは↓です。 今回はデータの確認用にpandasをインポートしましょう。 ちなみに、pandasは非常に扱いやすいですが速度はとても遅いです。 学習の際にはnumpyを使い、目視確認やデータの前処理段階でpandasを使うのが一般的です。 from tensorflow.keras.datasets import boston_housing from tensorflow.keras.layers i