注意：本文的下载教程，与以下文章的思路有相同点，也有不同点，最终目标只是让读者从多维度去熟练掌握本知识点。
下载教程：
深度学习-基于Keras的Python项目开发实战_波士顿房价预测_编程案例实例教程.pdf

一、引言

在当今信息化社会，房价预测已成为金融、房地产及相关领域的重要课题。通过精准的房价预测，不仅可以为购房者提供有价值的参考，还能帮助房地产开发商制定更为合理的销售策略。近年来，深度学习技术的发展为房价预测带来了新的思路和方法。本文将详细介绍如何使用Python中的Keras库进行基于深度学习的房价预测，并通过实战项目的方式，深入剖析整个开发过程。

二、项目背景与需求

假设我们拥有一份包含多个城市房价信息的数据集，其中包括房屋面积、卧室数量、楼层、地理位置等多个特征。我们的目标是利用这些特征，通过深度学习模型预测房屋的售价。具体需求如下：

1. 数据清洗与预处理：对原始数据集进行清洗，处理缺失值和异常值，并进行必要的特征缩放。
2. 模型构建：使用Keras库构建一个深度学习模型，用于房价预测。
3. 模型训练：使用处理后的数据集对模型进行训练，并监控训练过程中的性能变化。
4. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估&#x