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快速搭建一个简单的神经网络预测模型
采用的数据是kaggle的房价预测数据
涉及的数据文件，提取码为：zxcv
#导入相关包
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
首先读取数据
train=pd.read_csv("path",encoding="gbk")
test=pd.read_csv("path",encoding="gbk")
数据预处理
数据预处理包括：对数据进行标准化处理，将非数字类型数据转化为数字类型数据
#查看训练集和测试集的数据大小
train.shape
#(1460, 81)
test.shape
#(1460, 81)
#将需要训练和测试的特征合成为一个DataFrame，保证对于训练数据和测试数据的处理是一致的。
all_feature=pd.concat([train.iloc[:,1:80],test.iloc[]])
#找出数字类型的数据，进行标准化处理
num_da=[i for i in all_feature.columns if all_feature[i].dtypes!='object']
all_feature[num_da]=all_feature[num_da].apply(lambda x: (x-x.mean())/x.std())
#将非数字类型数据转化为数字类型的数据
all_feature=pd.get_dummies(all_feature,dummy_na=True)
#对缺失值用所在列的均值进行填充
all_feature = all_feature.fillna(all_feature.mean())
#将训练数据的y取log值
train_y=train['SalePrice'].apply(lambda x:np.log(x))
将数据划分为训练数据集，和测试数据集：做好数据的预处理转化工作之后
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.long)
X_test = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.long)```数据转换```python
#我们需要将dataframe数据转化为神经网络能处理的tensor数据
input_x=torch.tensor(all_feature.iloc[:train.shape[0],:].values.astype(np.float32))
input_y=torch.tensor(train_y.values.astype(np.float32))
test_x=torch.tensor(all_feature.iloc[train.shape[0]:,:].values.astype(np.float32))
#查看各类数据的维度是否符合要求
input_x
input_y
test_x模型搭建
input_size = input_x.shape[1] #样本个数
hidden1_size = 128 # 隐含层神经元个数
hidden2_size=256
output_size = 1
batch_size = 16
my_nn = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(input_size, hidden1_size), #全连接层torch.nn.ReLU(), #激活函数torch.nn.Linear(hidden1_size, hidden2_size), #全连接层torch.nn.ReLU(), #激活函数torch.nn.Linear(hidden2_size, output_size),
)
# MSE损失函数
cost = torch.nn.MSELoss(reduction='mean')
# Adam优化器
optimizer = torch.optim.Adam(my_nn.parameters(), lr=0.001)模型训练
losses = []
for i in range(500):batch_loss = []# MINI-Batch方法来进行训练for start in range(0, len(input_x), batch_size):end = start + batch_size if start + batch_size < len(input_x) else len(input_x)xx = torch.tensor(input_x[start:end],dtype=torch.float,requires_grad=True)yy = torch.tensor(input_y[start:end],dtype=torch.float,requires_grad=True)prediction = my_nn(xx)# 前向传播loss = cost(prediction, yy) # 计算损失optimizer.zero_grad() # 梯度清零loss.backward(retain_graph=True) #反向传播optimizer.step() # 更新参数batch_loss.append(loss.data.numpy()) #记录损失，便于打印# 打印损失if i % 100 == 0:losses.append(np.mean(batch_loss))print(i, np.mean(batch_loss))
模型保存
torch.save(my_nn,'model.pth')
print("Saved PyTorch Model to model.pth")
模型预测
#加载模型
model =torch.load("model.pth")
#不改变模型参数的基础上进行预测
pred=model(torch.tensor(test_x)).detach()
#对预测后的结果进行还原（之前取了对数）
pred=np.exp(pred)保存结果
#对测试的结果进行保存
test['SalePrice']=pred.reshape(1,-1)[0]
sub=pd.concat([test["Id"],test["SalePrice"]],axis=1)
sub=sub.set_index("Id")
sub.to_csv("sub.csv")