[人工智能]全连接神经网络 -4

MLP 回归模型
在sklearn库中，包含一个fetch_california_housing()函数，该函数可以下载california房屋价格数据。该数据集源自1990年美国人口普查，每行样本是每个人口普查区块组的描述数据，区块组通常拥有600~3000的人口。在数据集中一共包含20640个样本，数据有8个自变量，如收入平均数、房屋年龄、平均房间数量等。因变量为房屋在该区块组的价格中位数。使用该数据集建立一个全连接回归模型，用于预测房屋的价格。
在建立回归模型之前，需要导入相关库和函数。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics 

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