《用 TensorFlow 构建回归模型：从零开始的预测之路》

《用 TensorFlow 构建回归模型：从零开始的预测之路》

一、引言：为什么是回归？为什么是 TensorFlow？

在真实世界中，很多问题都不是“是”或“否”，而是“多少”。比如预测房价、估算温度、计算销售额，这些都属于回归问题。而 TensorFlow，作为 Google 推出的深度学习框架，以其强大的计算图机制和灵活的 API，成为构建回归模型的理想选择。

这篇文章将带你从数据准备、模型构建到训练与评估，完整实现一个回归任务。即使你是第一次接触 TensorFlow，也能轻松上手；如果你已经有一定经验，也能从中发现优化技巧与实战建议。

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二、项目背景与目标

我们将使用一个模拟的房价预测数据集，包含以下字段：

• 房屋面积（square footage）
• 房间数量（number of rooms）
• 距离市中心的距离（distance to city center）
• 房价（price）——这是我们的目标变量

目标是构建一个模型，输入前三个特征，预测房价。

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三、环境准备与数据构建

1. 安装依赖

pip install tensorflow pandas scikit-learn matplotlib

2. 构造模拟数据集

import numpy as np
import pandas as pdnp.random.seed(42)
size = 500# 模拟特征
square_feet = np.random.normal(1500, 300, size)
rooms = np.random.randint(2, 6, size)
distance = np.random.normal(5, 2, size)# 模拟房价（目标变量）
price = 50000 + square_feet * 100 + rooms * 10000 - distance * 5000 + np.random