Kaggle房价预测
Kaggle房价预测
作为深度学习基础篇章的总结,我们将对本章内容学以致用。下面,让我们动手实战一个Kaggle比赛:房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法,得到令自己满意的结果。
%matplotlib inline
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pd
import sys
sys.path.append("/home/")
import d2lzh1981 as d2l
print(torch.__version__)
torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)
test_data = pd.read_csv("/home/houseprices2807/house-prices-advanced-regression-techniques/test.csv")
train_data = pd.read_csv("/home/kehouseprices2807/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv")
all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:]))
#预处理数据,我们对连续数值的特征做标准化(standardization):
#设该特征在整个数据集上的均值为 μ ,标准差为 σ 。那么,我们可以将该特征的每个值先减去 μ 再除以 σ 得到标准化后的每个特征值。对于缺失的特征值,我们将其替换成该特征的均值
numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(
lambda x: (x - x.mean()) / (x.std()))
# 标准化后,每个数值特征的均值变为0,所以可以直接用0来替换缺失值
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)
all_features = pd.get_dummies(all_features, dummy_na=True)
n_train = train_data.shape[0]
train_features = torch.tensor(all_features[:n_train].values, dtype=torch.float)
test_features = torch.tensor(all_features[n_train:].values, dtype=torch.float)
train_labels = torch.tensor(train_data.SalePrice.values, dtype=torch.float).view(-1, 1)
loss = torch.nn.MSELoss()
def get_net(feature_num):
net = nn.Linear(feature_num, 1)
for param in net.parameters():
nn.init.normal_(param, mean=0, std=0.01)
return net
def log_rmse(net, features, labels):
with torch.no_grad():
# 将小于1的值设成1,使得取对数时数值更稳定
clipped_preds = torch.max(net(features), torch.tensor(1.0))
rmse = torch.sqrt(2 * loss(clipped_preds.log(), labels.log()).mean())
return rmse.item()
def train(net, train_features, train_labels, test_features, test_labels,
num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size):
train_ls, test_ls = [], []
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_features, train_labels)
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True)
# 这里使用了Adam优化算法
optimizer = torch.optim.Adam(params=net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
net = net.float()
for epoch in range(num_epochs):
for X, y in train_iter:
l = loss(net(X.float()), y.float())
optimizer.zero_grad()
l.backward()
optimizer.step()
train_ls.append(log_rmse(net, train_features, train_labels))
if test_labels is not None:
test_ls.append(log_rmse(net, test_features, test_labels))
return train_ls, test_ls
#K折交叉验证
def get_k_fold_data(k, i, X, y):
# 返回第i折交叉验证时所需要的训练和验证数据
assert k > 1
fold_size = X.shape[0] // k
X_train, y_train = None, None
for j in range(k):
idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size)
X_part, y_part = X[idx, :], y[idx]
if j == i:
X_valid, y_valid = X_part, y_part
elif X_train is None:
X_train, y_train = X_part, y_part
else:
X_train = torch.cat((X_train, X_part), dim=0)
y_train = torch.cat((y_train, y_part), dim=0)
return X_train, y_train, X_valid, y_valid
def k_fold(k, X_train, y_train, num_epochs,
learning_rate, weight_decay, batch_size):
train_l_sum, valid_l_sum = 0, 0
for i in range(k):
data = get_k_fold_data(k, i, X_train, y_train)
net = get_net(X_train.shape[1])
train_ls, valid_ls = train(net, *data, num_epochs, learning_rate,
weight_decay, batch_size)
train_l_sum += train_ls[-1]
valid_l_sum += valid_ls[-1]
if i == 0:
d2l.semilogy(range(1, num_epochs + 1), train_ls, 'epochs', 'rmse',
range(1, num_epochs + 1), valid_ls,
['train', 'valid'])
print('fold %d, train rmse %f, valid rmse %f' % (i, train_ls[-1], valid_ls[-1]))
return train_l_sum / k, valid_l_sum / k
k, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size = 5, 100, 5, 0, 64
train_l, valid_l = k_fold(k, train_features, train_labels, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)
print('%d-fold validation: avg train rmse %f, avg valid rmse %f' % (k, train_l, valid_l))
#预测并在Kaggle中提交结果
def train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data,
num_epochs, lr, weight_decay, batch_size):
net = get_net(train_features.shape[1])
train_ls, _ = train(net, train_features, train_labels, None, None,
num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)
d2l.semilogy(range(1, num_epochs + 1), train_ls, 'epochs', 'rmse')
print('train rmse %f' % train_ls[-1])
preds = net(test_features).detach().numpy()
test_data['SalePrice'] = pd.Series(preds.reshape(1, -1)[0])
submission = pd.concat([test_data['Id'], test_data['SalePrice']], axis=1)
submission.to_csv('./submission.csv', index=False)
# sample_submission_data = pd.read_csv("../input/house-prices-advanced-regression-techniques/sample_submission.csv")
K折交叉验证
由于验证数据集不参与模型训练,当训练数据不够用时,预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是K折交叉验证(K-fold cross-validation)。在K折交叉验证中,我们把原始训练数据集分割成K个不重合的子数据集,然后我们做K次模型训练和验证。每一次,我们使用一个子数据集验证模型,并使用其他K-1个子数据集来训练模型。在这K次训练和验证中,每次用来验证模型的子数据集都不同。最后,我们对这K次训练误差和验证误差分别求平均。
梯度消失和梯度爆炸
深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion)。
当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。
假设一个层数为 的多层感知机的第 层 的权重参数为 ,输出层 的权重参数为 。为了便于讨论,不考虑偏差参数,且设所有隐藏层的**函数为恒等映射(identity mapping)。给定输入 ,多层感知机的第层的输出 。此时,如果层数 较大, 的计算可能会出现衰减或爆炸。举个例子,假设输入和所有层的权重参数都是标量,如权重参数为0.2和5,多层感知机的第30层输出为输入分别与 0.230≈1×10−21 (消失)和 530≈9×1020 (爆炸)的乘积。当层数较多时,梯度的计算也容易出现消失或爆炸。
随机初始化模型参数
在神经网络中,通常需要随机初始化模型参数。下面我们来解释这样做的原因。
回顾多层感知机一节描述的多层感知机。为了方便解释,假设输出层只保留一个输出单元 (删去和以及指向它们的箭头),且隐藏层使用相同的**函数。如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的值,那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输入计算出相同的值,并传递至输出层。在反向传播中,每个隐藏单元的参数梯度值相等。因此,这些参数在使用基于梯度的优化算法迭代后值依然相等。之后的迭代也是如此。在这种情况下,无论隐藏单元有多少,隐藏层本质上只有1个隐藏单元在发挥作用。因此,正如在前面的实验中所做的那样,我们通常将神经网络的模型参数,特别是权重参数,进行随机初始化。
PyTorch的默认随机初始化
随机初始化模型参数的方法有很多。在线性回归的简洁实现中,我们使用使模型的权重参数采用正态分布的随机初始化方式。不过,PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的初始化策略(不同类型的layer具体采样的哪一种初始化方法的可参考源代码),因此一般不用我们考虑。