预测汽车燃油效率的模型

在 回归 (regression) 问题中，我们的目的是预测出如价格或概率这样连续值的输出。

使用经典的 Auto MPG 数据集，构建了一个用来预测70年代末到80年代初汽车燃油效率的模型。为了做到这一点，我们将为该模型提供许多那个时期的汽车描述。这个描述包含：气缸数，排量，马力以及重量。

使用 tf.keras API

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

1、获取 Auto MPG 数据集

# get Auto MPG dataset
dataset_path = keras.utils.get_file("auto-mpg.data", "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data")
print(dataset_path)column_names = ['MPG', 'Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight','Acceleration', 'Model Year', 'Origin']
raw_dataset = pd.read_csv(dataset_path, names=column_names,na_values="?", comment='\t',sep=" ", skipinitialspace=True)dataset = raw_dataset.copy()
print(dataset.tail())# 把数据集中Origin列改为不同的地方：'USA' 'Europe' 'Japan'
dataset.isna().sum()
dataset = dataset.dropna()
origin = dataset.pop('Origin')
dataset['USA'] = (origin == 1)*1.0
dataset['Europe'] = (origin == 2)*1.0
dataset['Japan'] = (origin == 3)*1.0
print(dataset.tail())

2、拆分训练数据集和测试数据集

现在需要将数据集拆分为一个训练数据集和一个测试数据集。最后将使用测试数据集对模型进行评估。

train_dataset = dataset.sample(frac=0.8, random_state=0)
test_dataset = dataset.drop(train_dataset.index)

3、数据检查

快速查看训练集中几对列的联合分布。

sns.pairplot(train_dataset[["MPG", "Cylinders", "Displacement", "Weight"]], diag_kind="kde")
plt.show()
train_stats = train_dataset.describe()
train_stats.pop("MPG")
train_stats = train_stats.transpose()
print(train_stats)

4、从标签中分离特征

将特征值从目标值或者"标签"中分离。 这个标签是你使用训练模型进行预测的值。

train_labels = train_dataset.pop('MPG')
test_labels = test_dataset.pop('MPG')

5、数据规范化

再次审视下上面的 train_stats 部分，并注意每个特征的范围有什么不同。

使用不同的尺度和范围对特征归一化是好的实践。尽管模型可能在没有特征归一化的情况下收敛，它会使得模型训练更加复杂，并会造成生成的模型依赖输入所使用的单位选择。

注意：尽管我们仅仅从训练集中有意生成这些统计数据，但是这些统计信息也会用于归一化的测试数据集。我们需要这样做，将测试数据集放入到与已经训练过的模型相同的分布中。

def norm(x):return (x - train_stats['mean']) / train_stats['std']
normed_train_data = norm(train_dataset)
normed_test_data = norm(test_dataset)

6、建立模型

构建模型：含两个隐藏层，一个输出层。

def build_model():model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(train_dataset.keys())]),keras.layers.Dense(64, activation='relu'),keras.layers.Dense(1)])optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001)model.compile(loss='mse',optimizer=optimizer,metrics=['mae', 'mse'])return modelmodel = build_model()
model.summary()  #检查模型

7、训练模型

对模型进行1000个周期的训练，并在 history 对象中记录训练和验证的准确性。

class PrintDot(keras.callbacks.Callback):def on_epoch_end(self, epoch, logs):if epoch % 100 == 0: print('')print('.', end='')EPOCHS = 1000history = model.fit(normed_train_data, train_labels,epochs=EPOCHS, validation_split=0.2, verbose=0,callbacks=[PrintDot()])# 使用 history 对象中存储的统计信息可视化模型的训练进度
hist = pd.DataFrame(history.history)
hist['epoch'] = history.epoch
print('\n')
print(hist.tail())def plot_history(history):hist = pd.DataFrame(history.history)hist['epoch'] = history.epochplt.figure()plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('Mean Abs Error [MPG]')plt.plot(hist['epoch'], hist['mae'],label='Train Error')plt.plot(hist['epoch'], hist['val_mae'],label='Val Error')plt.ylim([0, 5])plt.legend()plt.figure()plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('Mean Square Error [$MPG^2$]')plt.plot(hist['epoch'], hist['mse'],label='Train Error')plt.plot(hist['epoch'], hist['val_mse'],label='Val Error')plt.ylim([0, 20])plt.legend()plt.show()plot_history(history)

该图表显示在约100个 epochs 之后误差非但没有改进，反而出现恶化。让我们更新 model.fit 调用，当验证值没有提高时自动停止训练。我们将使用一个 EarlyStopping callback 来测试每个 epoch 的训练条件。如果经过一定数量的 epochs 后没有改进，则自动停止训练。

# patience 值用来检查改进 epochs 的数量
early_stop = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
history = model.fit(normed_train_data, train_labels, epochs=EPOCHS,validation_split=0.2, verbose=0,callbacks=[early_stop, PrintDot()])
plot_history(history)

改进后的结果：

# 评估模型
print('\n')
loss, mae, mse = model.evaluate(normed_test_data, test_labels, verbose=2)
print("Testing set Mean Abs Error: {:5.2f} MPG".format(mae))
# 78/78 - 0s - loss: 6.4349 - mae: 1.9872 - mse: 6.4349
# Testing set Mean Abs Error:  1.99 MPG

8、预测

使用测试集中的数据预测 MPG 值，以及误差分布:

test_predictions = model.predict(normed_test_data).flatten()plt.scatter(test_labels, test_predictions)
plt.xlabel('True Values [MPG]')
plt.ylabel('Predictions [MPG]')
plt.axis('equal')
plt.axis('square')
plt.xlim([0, plt.xlim()[1]])
plt.ylim([0, plt.ylim()[1]])
_ = plt.plot([-100, 100], [-100, 100])
plt.show()error = test_predictions - test_labels
plt.hist(error, bins=25)
plt.xlabel("Prediction Error [MPG]")
_ = plt.ylabel("Count")
plt.show()

9、总结

处理回归问题的技术：

1. 均方误差（MSE）是用于回归问题的常见损失函数（分类问题中使用不同的损失函数）
2. 类似的，用于回归的评估指标与分类不同。 常见的回归指标是平均绝对误差（MAE）
3. 当数字输入数据特征的值存在不同范围时，每个特征应独立缩放到相同范围。
4. 如果训练数据不多，一种方法是选择隐藏层较少的小网络，以避免过度拟合。
5. 早期停止是一种防止过度拟合的有效技术。

10、参考资料

TensorFlow教程：https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/regression?hl=zh_cn
https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/tutorials/keras/regression.ipynb
Auto MPG Data Set：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/auto+mpg