【Week-R1】RNN实现心脏病预测，基于tensorflow框架

文章目录

一、什么是RNN？
二、准备环境和数据
- 2.1 导入数据
三、构建模型
四、训练和预测
五、其他
- （1）sklearn模块导入报错：`ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'`
- （2）优化器改为SGD，accuracy=25.81%
- （3）使用训练acc最高的模型进行预测

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制

一、什么是RNN？

RNN：Recurrent Neural Network，用于处理序列数据。和传统神经网络不同的点在于，当前一层的输出会被当做输入，带到下一个隐藏层中，进行训练，于是除了第一层，RNN中每一个隐藏层的输入都包含两个部分【上一层的输出和当前层的输入】，如教案中给出的简易示意图，每个单词用一种颜色表示，01~05为不同的隐藏层，到达最后一层得到的输出为 05，也是神经网络需要判断的层。
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二、准备环境和数据

环境：tensorflow框架，py312，cpu
编译：VSCode

使用CPU进行编译，就无需再设置GPU

2.1 导入数据

根据给出的数据集文件，分析如下：
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import tensorflow as tfgpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus:gpu0 = gpus[0]tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0,true)tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")print("GPU: ",gpus)
else:print("CPU:")# 2.1 导入数据
import numpy as np
import pandas as pddf = pd.read_csv("D:\\jupyter notebook\\DL-100-days\\RNN\\heart.csv")
print("df: ", df)# 2.2 检查是否有空值
df.isnull().sum()

#3.1 划分训练集与测试集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_splitx = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.1,random_state=1)
print("x_train.shape: ", x_train.shape)
print("y_train.shape: ", y_train.shape)# 3.2 标准化: 针对每一列进行标准化
sc = StandardScaler()
x_train = sc.fit_transform(x_train)
x_test = sc.transform(x_test)x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1)

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三、构建模型

tf官方教程 Keras中的循环神经网络RNN 一文中有提到：
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本次学习使用的是SimpleRNN内置层，其关键参数说明：

● units: 正整数，输出空间的维度。● activation: 要使用的激活函数。 默认：双曲正切（tanh）。 如果传入 None，则不使用激活函数 (即 线性激活：a(x) = x)。● use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。● kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器， 用于输入的线性转换 (详见 initializers)。● recurrent_initializer: recurrent_kernel 权值矩阵 的初始化器，用于循环层状态的线性转换 (详见 initializers)。● bias_initializer:偏置向量的初始化器 (详见initializers).● dropout: 在 0 和 1 之间的浮点数。 单元的丢弃比例，用于输入的线性转换。

# 4.1 构建RNN模型
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,LSTM,SimpleRNNmodel = Sequential()
model.add(SimpleRNN(200, input_shape=(13,1), activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
print(model.summary())

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四、训练和预测

#4.2 编译模型
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer = opt,metrics="accuracy")# 4.3 训练模型 
epochs = 100
history = model.fit(x_train, y_train,epochs=epochs,batch_size=128,validation_data=(x_test,y_test),verbose=1)

#4.4 评估模型 
import matplotlib.pyplot as plt
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(epochs)plt.figure(figsize=(14,4))
plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Acuuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training & Validation Accuracy')plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Losss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training & Validation Loss')plt.savefig("D:\\jupyter notebook\\DL-100-days\\RNN\\result.png")
plt.show()scores = model.evaluate(x_test,y_test,verbose=0)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))