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前言

对于波士顿房价数据集的预测实战

一、波士顿房价预测实战

1-1、数据集介绍&数据集导入&分割数据集

from keras.datasets import boston_housing
# 预测20世纪70年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数
# 数据点比较少，只有506个，分为404个训练样本和102个测试样本
# 输入数据的每个特征都有不同的取值范围。
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()# 查看训练数据

输出：可以看到数据量较少，数据维度是13维的。

1-2、数据标准化

def normalize(train_data):"""数据标准化"""mean = train_data.mean(axis=0)train_data -= meanstd = train_data.std(axis=0)train_data /= stdreturn mean, std, train_data
mean, std, train_data = normalize(train_data)
# 注意：测试数据标准化的均值和标准差都必须是在训练数据上计算得到的。
test_data -= mean
test_data /= std # 查看标准化后的数据

输出：

1-3、构建网络

import keras
def build_model():"""搭建网络mse：损失函数采用均方误差，即mse。mae：训练过程中采用的监控指标，mae，即平均绝对误差。"""model = keras.models.Sequential()model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(train_data.shape[1],)))model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))model.add(keras.layers.Dense(1))model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])return model

1-4、K折交叉验证&取出所有的训练损失、训练平均绝对误差、验证损失、验证平均绝对误差

# 因为在本例子中，数据较少，选择不同的训练集和验证集，验证分数会有较大的波动，这种情况下最好使用K折交叉验证，最后求K个验证分数的平均值。
import numpy as npk=4
num_epochs = 500
all_loss = []
all_val_loss = []
all_mae = []
all_val_mae = []
num_val_samples = len(train_data) // k
for i in range(k):print('-'*20+str(i)+' Start'+'-'*20)val_data = train_data[i*num_val_samples:(i+1)*num_val_samples]val_targets = train_targets[i*num_val_samples:(i+1)*num_val_samples]partial_train_data = np.concatenate((train_data[:i*num_val_samples],train_data[(i+1)*num_val_samples:]))partial_train_targets = np.concatenate((train_targets[:i*num_val_samples],train_targets[(i+1)*num_val_samples:]))model = build_model() # batch_size: 一次训练所选取的样本数。history = model.fit(partial_train_data, partial_train_targets, epochs=num_epochs, batch_size=1, verbose=0,validation_data=(val_data, val_targets))all_loss.append(history.history['loss'])all_val_loss.append(history.history['val_loss'])all_mae.append(history.history['mae'])all_val_mae.append(history.history['val_mae'])print('-'*20+str(i)+' End'+'-'*20)

1-5、计算平均mae&绘制验证mae分数&绘制验证loss分数

# 回归问题常常使用的损失函数是均方误差
# 常用的回归指标是平均绝对误差，即MAE
# 如果可以用的数据很少，则可以使用K折交叉验证可靠的评估模型
# 如果可用的训练数据较少，则尽量使用较少的隐藏层（即只有一个或者两个隐藏层），这样可以避免过拟合。
# 如果数据被分为多个类别，那么中间层过小可能会导致信息瓶颈
# all_val_mae: (4,500)
average_mae_history = [np.mean([x[i] for x in all_val_mae]) for i in range(num_epochs)]
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure()
# Add traces
fig.add_trace(go.Scatter(x=list(range(1, len(average_mae_history)+1)), y=average_mae_history,mode='lines',name='average_mae_history'))
fig.show()

输出：

前10天数据拟合落差太大，无法对10天后的数据进行有效的观察。所以从第10天开始输出：

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure()
# Add traces
fig.add_trace(go.Scatter(x=list(range(10, len(average_mae_history)+1)), y=average_mae_history[10:],mode='lines',name='average_mae_history'))
fig.show()

输出：

绘制验证集loss：

average_mse_history = [np.mean([x[i] for x in all_val_loss]) for i in range(num_epochs)]
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure()
# Add traces
fig.add_trace(go.Scatter(x=list(range(10, len(average_mse_history)+1)), y=average_mse_history[10:],mode='lines',name='average_mse_history'))
fig.show()

输出：

1-6、找到最好的训练轮次&批次

# 根据1-5的探索可知，大概在40轮次到90轮次的损失是最低的，所以我们选择40-90轮次进行调参。
for i in range(40, 91):for j in [16, 32, 64]:model = build_model()model.fit(train_data, train_targets, epochs=i, batch_size=j, verbose=0)test_mse_score,test_mae_score = model.evaluate(test_data, test_targets)print('轮次:{}, 一次训练所取的样本数：{}, mse: {}, mae: {}'.format(i, j, test_mse_score, test_mae_score))# 这里的mae和loss每次训练都会有误差，所以大概选40-90轮次这个范围就ok，不用太纠结具体数值。

二、调参总结

调参总结：
1、训练轮次：房价预测是较为复杂的模型，先选择较大的轮次，这里设置为500，观察数据在验证集上的表现，训练是为了拟合一般数据，所以当模型在验证集上准确率下降时，那就不要再继续训练了。在验证集上大概在40轮次到90轮次的损失是最低的，所以选择这个范围内的训练轮次。
2、隐藏层数设置：同隐藏单元的设置规则，数据简单，则设置的层数较少，如果数据复杂，可以多加几层来观察数据的整体表现。
3、Trick：带有打乱数据的重复K折验证，如果可用的数据相对较少，而你又需要尽可能精确地评估模型，那么可以选择带有打乱数据的重复K折验证（当然这里的话这个Trick是不行的！这里是时间序列数据，是不可以被打乱的。）
4、尝试调节模型的其他方法：添加dropout、添加L1或者L2正则化、反复做特征工程（添加或者是删除没有信息量的特征）

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总结

周二早上，昨天睡了很久很久，做了一个很长很长的梦。