TensorFlow 回归：预测燃油效率
今天的内容介绍的是回归问题。在回归问题中，我们的目标是预测连续值的输出，如价格或概率。将此与分类问题进行对比，我们的目标是预测离散标签（例如，图片里有一个苹果或一个橙子）。
本笔记采用了经典的 Auto MPG 数据集，并建立了一个模型来预测 20 世纪 70 年代末和 80 年代初汽车的燃油效率。为此，我们将为模型提供该时间段内许多模型的描述。此描述包括以下属性：气缸，排量，马力和重量。
此示例使用 tf.keras API，有关详细信息，请参阅指南
https://tensorflow.google.cn/guide/keras?hl=zh-CN
# Use seaborn for pairplot
!pip install -q seaborn
from __future__ import absolute_import, division, print_function
import pathlib
import pandas as pd
import seaborn as sns
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
print(tf.__version__)
1.12.0
Auto MPG 数据集
该数据集可从 UCI Machine Learning Repository 获得（https://archive.ics.uci.edu/）。
取得数据
首先下载数据集
dataset_path = keras.utils.get_file("auto-mpg.data", "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data")
dataset_path
Downloading data from https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data
32768/30286 [================================] - 0s 1us/step
'/root/.keras/datasets/auto-mpg.data'
使用 pandas 导入
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()
dataset.tail()
清理数据
数据集包含一些未知数值
dataset.isna().sum()
MPG 0
Cylinders 0
Displacement 0
Horsepower 6
Weight 0
Acceleration 0
Model Year 0
Origin 0
dtype: int64
删除那些行来保持本初始教程简单明了
dataset = dataset.dropna()
上方表格中，“Origin” 列实际上是分类，而不是数字。所以把它转换为 one-hot：
origin = dataset.pop('Origin')
dataset['USA'] = (origin == 1)*1.0
dataset['Europe'] = (origin == 2)*1.0
dataset['Japan'] = (origin == 3)*1.0
dataset.tail()
将数据拆分成训练和测试
现在将数据拆分成一个训练集和一个测试集。我们将在模型的最终评估中使用测试集。
train_dataset = dataset.sample(frac=0.8,random_state=0)
test_dataset = dataset.drop(train_dataset.index)
检查数据
快速浏览训练集中几个对列的联合分布
sns.pairplot(train_dataset[["MPG", "Cylinders", "Displacement", "Weight"]], diag_kind="kde")
并查看这个整体统计数据：
train_stats = train_dataset.describe()
train_stats.pop("MPG")
train_stats = train_stats.transpose()
train_stats
从标签中分割特征
将目标值或 “标签” 与特征分开。此标签是您将要训练模型进行预测的数值。
train_labels = train_dataset.pop('MPG')
test_labels = test_dataset.pop('MPG')
将数据规范化
再次查看上面的 train_stats 块，并注意一下，每个特征的范围有多么的大相径庭。
使用不同比例和范围进行特征规范化是一个不错的做法。尽管模型可能在没有特征归一化的情况下收敛，但它会使训练更加困难，并且它使得结果模型依赖于输入中使用的单位的选择。
注意：我们故意只使用来自训练集的统计数据，这些统计数据也将被用于评估。这样模型就没有关于测试集的任何信息。
def norm(x):
return (x - train_stats['mean']) / train_stats['std']
normed_train_data = norm(train_dataset)
normed_test_data = norm(test_dataset)
这个规范化的数据是我们用来训练模型的数据。
注意：此处用于规范化输入的统计信息与模型权重同样重要。
模型
建模
让我们建立我们的模型。在这里，我们将使用具有两个密集连接的隐藏层的 Sequential 模型，以及返回单个连续值的输出层。模型构建步骤包含在一个函数 build_model 中，因为我们稍后将创建第二个模型。
def build_model():
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu, input_shape=[len(train_dataset.keys())]),
layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
layers.Dense(1)
])
optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001)
model.compile(loss='mse',
optimizer=optimizer,
metrics=['mae', 'mse'])
return model
model = build_model()
检查模型
使用 .summary 方法打印模型的简单描述
model.summary()
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense (Dense) (None, 64) 640
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 64) 4160
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 1) 65
=================================================================
Total params: 4,865
Trainable params: 4,865
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
现在来试一试这个模型。从训练数据中取出一批 10 个示例并调用 model.predict。
example_batch = normed_train_data[:10]
example_result = model.predict(example_batch)
example_result
array([[ 0.08682194],
[ 0.0385334 ],
[ 0.11662665],
[-0.22370592],
[ 0.12390759],
[ 0.1889237 ],
[ 0.1349103 ],
[ 0.41427213],
[ 0.19710071],
[ 0.01540279]], dtype=float32)
它看上去起效了，产生预期的形状和类型的结果。
训练模型
该模型经过 1000 个 epoch 的训练，并在历史对象中记录训练和验证的准确性。
# Display training progress by printing a single dot for each completed epoch
class PrintDot(keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs):
if epoch % 100 == 0: print('')
print('.', end='')
EPOCHS = 1000
history = model.fit(
normed_train_data, train_labels,
epochs=EPOCHS, validation_split = 0.2, verbose=0,
callbacks=[PrintDot()])
....................................................................................................
....................................................................................................
....................................................................................................
....................................................................................................
使用存储在历史对象中的统计数据将模型的训练进度可视化。
hist = pd.DataFrame(history.history)
hist['epoch'] = history.epoch
hist.tail()
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_history(history):
plt.figure()
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Mean Abs Error [MPG]')
plt.plot(hist['epoch'], hist['mean_absolute_error'],
label='Train Error')
plt.plot(hist['epoch'], hist['val_mean_absolute_error'],
label = 'Val Error')
plt.legend()
plt.ylim([0,5])
plt.figure()
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Mean Square Error [$MPG^2$]')
plt.plot(hist['epoch'], hist['mean_squared_error'],
label='Train Error')
plt.plot(hist['epoch'], hist['val_mean_squared_error'],
label = 'Val Error')
plt.legend()
plt.ylim([0,20])
plot_history(history)
该图显示数百个 epoch 后的验证错误几乎没有改善，甚至降低了。让我们更新 model.fit 方法，以便在验证分数没有提高时自动停止训练。我们将使用一个回调测试每个 epoch 的训练条件。如果经过一定数量的时期而没有显示出改进，则自动停止训练。
您可以在
https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/callbacks/EarlyStopping?hl=zh-CN 了解有关此回调的更多信息。
model = build_model()
# The patience parameter is the amount of epochs to check for improvement
early_stop = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=50)
history = model.fit(normed_train_data, train_labels, epochs=EPOCHS,
validation_split = 0.2, verbose=0, callbacks=[early_stop, PrintDot()])
plot_history(history)
该图表显示在验证集上，平均误差通常在 +/- 2 MPG 左右。这个结果好吗？ 我们将决定权留给你。
让我们看看模型在测试集上是如何执行的，在训练模型时我们并没有使用它：
loss, mae, mse = model.evaluate(normed_test_data, test_labels, verbose=0)
print("Testing set Mean Abs Error: {:5.2f} MPG".format(mae))
Testing set Mean Abs Error: 1.88 MPG
作出预测
最后，使用测试集中的数据预测 MPG 值：
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])
error = test_predictions - test_labels
plt.hist(error, bins = 25)
plt.xlabel("Prediction Error [MPG]")
_ = plt.ylabel("Count")
结论
本笔记介绍了一些处理回归问题的技巧：
均方误差（MSE）是用于回归问题的常见损失函数（与分类问题不同）
同样，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）
当输入数据要素具有不同范围的值时，应单独缩放每个要素
如果训练数据不多，则选择隐藏层较少的小型网络，以避免过度拟合
防止过度装配的一个有用的技术是尽早停止
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#
# Copyright (c) 2017 François Chollet
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
# copy of this software and associated documentation files (the "Software"),
# to deal in the Software without restriction, including without limitation
# the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,
# and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the
# Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in
# all copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL
# THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
# FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
# DEALINGS IN THE SOFTWARE.
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