【深度学习入门案例】波士顿房价预测

人工智能，机器学习，深度学习

做个简单介绍：三者的关系如图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。

深度学习设计框架：

环境查看

import paddle
import numpy as np
import os
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")print(paddle.__version__)

在这里插入代码片

数据下载

如果你还没安装wget，点击教程安装：window配置安装wget
下载数据：

wget https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data -O housing.data

def load_data():# 从文件导入数据datafile = './work/housing.data'data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)# 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]feature_num = len(feature_names)# 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])# 将原数据集拆分成训练集和测试集# 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试# 测试集和训练集必须是没有交集的ratio = 0.8offset = int(data.shape[0] * ratio)training_data = data[:offset]# 计算train数据集的最大值，最小值，平均值maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]# 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化global max_valuesglobal min_valuesglobal avg_valuesmax_values = maximumsmin_values = minimumsavg_values = avgs# 对数据进行归一化处理for i in range(feature_num):data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])# 训练集和测试集的划分比例training_data = data[:offset]test_data = data[offset:]return training_data, test_data

模型设计

两步走：
定义init函数：在类的初始化函数中声明每一层网络的实现函数。在房价预测模型中，只需要定义一层全连接层，模型结构和使用Python和Numpy构建神经网络模型》章节模型保持一致。
定义forward函数：构建神经网络结构，实现前向计算过程，并返回预测结果，在本任务中返回的是房价预测结果。

class Regressor(paddle.nn.Layer):# self代表类的实例自身def __init__(self):# 初始化父类中的一些参数super(Regressor, self).__init__()# 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)# 网络的前向计算def forward(self, inputs):x = self.fc(inputs)return x

训练配置

配置有如下四步：

1.声明定义好的回归模型Regressor实例，并将模型的状态设置为训练。
2.使用load_data函数加载训练数据和测试数据。
3.设置优化算法和学习率，优化算法采用随机梯度下降SGD，学习率设置为0.01。
代码为：

# 声明定义好的线性回归模型
model = Regressor()
# 开启模型训练模式
model.train()
# 加载数据
training_data, test_data = load_data()
# 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

注意：
模型实例有两种状态：训练状态.train()和预测状态.eval()。训练时要执行正向计算和反向传播梯度两个过程，而预测时只需要执行正向计算，为模型指定运行状态

训练过程

EPOCH_NUM = 10   # 设置外层循环次数
BATCH_SIZE = 10  # 设置batch大小# 定义外层循环
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):# 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱np.random.shuffle(training_data)# 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据mini_batches = [training_data[k:k+BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]# 定义内层循环for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):x = np.array(mini_batch[:, :-1]) # 获得当前批次训练数据y = np.array(mini_batch[:, -1:]) # 获得当前批次训练标签（真实房价）# 将numpy数据转为飞桨动态图tensor形式house_features = paddle.to_tensor(x)prices = paddle.to_tensor(y)# 前向计算predicts = model(house_features)# 计算损失loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)avg_loss = paddle.mean(loss)if iter_id%20==0:print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))# 反向传播avg_loss.backward()# 最小化loss,更新参数opt.step()# 清除梯度opt.clear_grad()

保存模型

将模型当前的参数数据model.state_dict()保存到文件中（通过参数指定保存的文件名 LR_model），以备预测或校验的程序调用。
代码为：

# 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams
paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams')
print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model.pdparams中")

测试模型

通过load_one_example函数实现从数据集中抽一条样本作为测试样本，具体实现代码如下所示。

def load_one_example():# 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])idx = -10one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]# 修改该条数据shape为[1,13]one_data =  one_data.reshape([1,-1])return one_data, label# 参数为保存模型参数的文件地址
model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
model.eval()# 参数为数据集的文件地址
one_data, label = load_one_example()
# 将数据转为动态图的variable格式
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
predict = model(one_data)# 对结果做反归一化处理
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))

返回：

通过比较“模型预测值”和“真实房价”可见，模型的预测效果与真实房价接近。

参考资料

百度深度学习飞桨：

https://www.paddlepaddle.org.cn/

完整源码

# coding=gbk
"""
作者：川川
@时间  : 2021/8/29 15:40
群：970353786
"""
#加载飞桨、Numpy和相关类库
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as npdef load_data():# 从文件导入数据datafile = './housing.data'data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)# 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']feature_num = len(feature_names)# 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])# 将原数据集拆分成训练集和测试集# 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试# 测试集和训练集必须是没有交集的ratio = 0.8offset = int(data.shape[0] * ratio)training_data = data[:offset]# 计算train数据集的最大值，最小值，平均值maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]# 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化global max_valuesglobal min_valuesglobal avg_valuesmax_values = maximumsmin_values = minimumsavg_values = avgs# 对数据进行归一化处理for i in range(feature_num):data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])# 训练集和测试集的划分比例training_data = data[:offset]test_data = data[offset:]return training_data, test_dataclass Regressor(paddle.nn.Layer):# self代表类的实例自身def __init__(self):# 初始化父类中的一些参数super(Regressor, self).__init__()# 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)# 网络的前向计算def forward(self, inputs):x = self.fc(inputs)return x
# 声明定义好的线性回归模型
model = Regressor()
# 开启模型训练模式
model.train()
# 加载数据
training_data, test_data = load_data()
# 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())EPOCH_NUM = 10  # 设置外层循环次数
BATCH_SIZE = 10  # 设置batch大小# 定义外层循环
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):# 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱np.random.shuffle(training_data)# 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据mini_batches = [training_data[k:k + BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]# 定义内层循环for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):x = np.array(mini_batch[:, :-1])  # 获得当前批次训练数据y = np.array(mini_batch[:, -1:])  # 获得当前批次训练标签（真实房价）# 将numpy数据转为飞桨动态图tensor形式house_features = paddle.to_tensor(x)prices = paddle.to_tensor(y)# 前向计算predicts = model(house_features)# 计算损失loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)avg_loss = paddle.mean(loss)if iter_id % 20 == 0:print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))# 反向传播avg_loss.backward()# 最小化loss,更新参数opt.step()# 清除梯度opt.clear_grad()# 保存模型
# 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams
paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams')
print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model.pdparams中")##测试模型
def load_one_example():# 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])idx = -10one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]# 修改该条数据shape为[1,13]one_data =  one_data.reshape([1,-1])return one_data, label# 参数为保存模型参数的文件地址
model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
model.eval()# 参数为数据集的文件地址
one_data, label = load_one_example()
# 将数据转为动态图的variable格式
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
predict = model(one_data)# 对结果做反归一化处理
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))

希望能帮到你））