动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -深度学习基础-12Kaggle竞赛:预测房价

12Kaggle竞赛:预测房价

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import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# url:https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques/overview
#@save
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'

def download(name, cache_dir=os.path.join('..', 'data')):  #@save
    """下载一个DATA_HUB中的文件,返回本地文件名"""
    assert name in DATA_HUB, f"{name} 不存在于 {DATA_HUB}"
    url, sha1_hash = DATA_HUB[name]
    os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
    fname = os.path.join(cache_dir, url.split('/')[-1])
    if os.path.exists(fname):
        sha1 = hashlib.sha1()
        with open(fname, 'rb') as f:
            while True:
                data = f.read(1048576)
                if not data:
                    break
                sha1.update(data)
        if sha1.hexdigest() == sha1_hash:
            return fname  # 命中缓存
    print(f'正在从{url}下载{fname}...')
    r = requests.get(url, stream=True, verify=True)
    with open(fname, 'wb') as f:
        f.write(r.content)
    return fname

def download_extract(name, folder=None):  #@save
    """下载并解压zip/tar文件"""
    fname = download(name)
    base_dir = os.path.dirname(fname)
    data_dir, ext = os.path.splitext(fname)
    if ext == '.zip':
        fp = zipfile.ZipFile(fname, 'r')
    elif ext in ('.tar', '.gz'):
        fp = tarfile.open(fname, 'r')
    else:
        assert False, '只有zip/tar文件可以被解压缩'
    fp.extractall(base_dir)
    return os.path.join(base_dir, folder) if folder else data_dir

def download_all():  #@save
    """下载DATA_HUB中的所有文件"""
    for name in DATA_HUB:
        download(name)

#访问和读取数据集
DATA_HUB['kaggle_house_train'] = (  #@save
    DATA_URL + 'kaggle_house_pred_train.csv',
    '585e9cc93e70b39160e7921475f9bcd7d31219ce')

DATA_HUB['kaggle_house_test'] = (  #@save
    DATA_URL + 'kaggle_house_pred_test.csv',
    'fa19780a7b011d9b009e8bff8e99922a8ee2eb90')

train_data = pd.read_csv(download('kaggle_house_train'))
test_data = pd.read_csv(download('kaggle_house_test'))

#查看每个数据集的样本数和特征数
# print(train_data.shape)
# print(test_data.shape)
"""
(1460, 81)
(1459, 80)
"""

#查看前四个和最后两个特征,以及相应标签(房价)。
# print(train_data.iloc[0:4,[0,1,2,3,-3,-2,-1]])

#第一列是ID,它不携带任何用于预测的信息,删除
#合并,默认上下合并
all_features = pd.concat((train_data.iloc[:,1:-1],test_data.iloc[:,1:]))
print(all_features.shape)

#数据预处理
#对数据集中的数值型特征进行标准化处理,并将缺失值填充为 0

#所有数值型特征的列名,并将这些列名存储在 numeric_features
numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index


#得到均值为 0,标准差为 1 的分布
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(
    lambda x : (x - x.mean()) / (x.std())
)

#将所有数值型特征中的缺失值填充为 0
#fillna(0) 方法将这些列中的所有缺失值(NaN)填充为 0。

all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)


#独热编码,并将缺失值也编码成虚拟变量
all_features = pd.get_dummies(all_features, dummy_na=True,dtype = int)
print(all_features.shape)
"""
pd.get_dummies: pandas 函数,用于将分类变量(categorical variables)转换为独热编码(one-hot encoding)的形式。

参数 all_features: 要进行独热编码的DataFrame。

参数 dummy_na=True: 这个参数指定是否将缺失值(NaN)也作为一类进行编码。如果设置为 True,缺失值将被转换为一个单独的虚拟变量。
"""

n_train = train_data.shape[0]
train_features = torch.tensor(all_features[:n_train].values, dtype = torch.float32)
test_features = torch.tensor(all_features[n_train:].values, dtype = torch.float32)

train_labels = torch.tensor(
    train_data.SalePrice.values.reshape(-1, 1),  
    dtype=torch.float32
)
"""
    1.从 train_data 数据框中选择 Saleprice 列
    2.values: 将 Saleprice 列转换为一个 NumPy 数组。
    3.reshape(-1, 1): 将 NumPy 数组的形状重塑为一个二维数组,具有 n 行和 1 列。
    4.重塑后的 NumPy 数组转换为一个 PyTorch 张量
"""

#训练
#均方误差
loss = nn.MSELoss()
in_features = train_features.shape[1]

# def get_net():
#     net = nn.Sequential(nn.Linear(in_features,1))
#     return net

def get_net(): #调参数
    net = nn.Sequential(
        nn.Flatten(),
        nn.Linear(in_features,64),
        nn.ReLU(),
        nn.Linear(64,1))
    return net

def log_rmse(net, features, labels):
    """
    使用 torch.clamp 函数将预测值的下限限制在 1,确保所有预测值至少为 1。
    这是为了避免在取对数时出现负值或零值,因为对数在这些点上未定义或会导致数值问题。
    """
    clipped_preds = torch.clamp(net(features), 1, float('inf'))
    rmse = torch.sqrt(loss(torch.log(clipped_preds),torch.log(labels)))

    #将 PyTorch 张量转换为 Python 标量
    return rmse.item()

#借助Adam优化器进行训练
#Adam优化器它对初始学习率不那么敏感
def train(net, train_features, train_labels, test_features, test_labels,
          num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size):
    
    train_ls, tets_ls = [], [] #用于存储每个epoch的训练和测试损失
    train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels), batch_size) #创建训练数据迭代器
    optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr= learning_rate,
                                 weight_decay= weight_decay) #定义Adam优化器
    #weight_decay: 权重衰减,用于L2正则化。

    for epoch in range(num_epochs):
        for X, y in train_iter:
            optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
            l = loss(net(X), y)  # 计算损失
            l.backward()  # 反向传播
            optimizer.step()  # 更新模型参数

        #计算并记录训练集上的对数均方根误差。
        train_ls.append(log_rmse(net, train_features, train_labels))
        if test_labels is not None:
        # 计算并记录测试集上的对数均方根误差
            tets_ls.append(log_rmse(net,test_features, test_labels))

    return train_ls, tets_ls

#K折交叉验证
#它选择第i个切片作为验证数据,其余部分作为训练数据
def get_k_fold_data(k, i, X, y):
    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], 0)
            y_train = torch.cat([y_train, y_part], 0)
    return X_train, y_train, X_valid, y_valid

#在K折交叉验证中训练K次后,返回训练和验证误差的平均值。
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()
        train_ls, valid_ls = train(net, *data, num_epochs, learning_rate,
                                   weight_decay, batch_size)
        train_l_sum += train_ls[-1]
        #将 train_ls 列表中的最新值(即当前 epoch 的训练损失)累加到 train_l_sum 变量中。
        valid_l_sum += valid_ls[-1]
        if i == 0:
            d2l.plot(list(range(1, num_epochs + 1)), [train_ls, valid_ls],
                     xlabel='epoch', ylabel='rmse', xlim=[1, num_epochs],
                     legend=['train', 'valid'], yscale='log')
        print(f'折{i + 1},训练log rmse{float(train_ls[-1]):f}, '
              f'验证log rmse{float(valid_ls[-1]):f}')
    return train_l_sum / k, valid_l_sum / k

k, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size = 5, 100, 5, 0, 128

train_l, valid_l = k_fold(k, train_features, train_labels, num_epochs, lr,
                          weight_decay, batch_size)
print(f'{k}-折验证: 平均训练log rmse: {float(train_l):f}, '
      f'平均验证log rmse: {float(valid_l):f}')

d2l.plt.show() 

#提交Kaggle预测
def train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data,
                   num_epochs, lr, weight_decay, batch_size):
    net = get_net()
    train_ls, _ = train(net, train_features, train_labels, None, None,
                        num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)
    d2l.plot(np.arange(1, num_epochs + 1), [train_ls], xlabel='epoch',
             ylabel='log rmse', xlim=[1, num_epochs], yscale='log')
    print(f'训练log rmse:{float(train_ls[-1]):f}')
    # 将网络应用于测试集。
    preds = net(test_features).detach().numpy()
    # 将其重新格式化以导出到Kaggle
    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)

train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data,
               num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)

d2l.plt.show() 

运行结果:

python 复制代码
折1,训练log rmse0.076504, 验证log rmse0.150307
折2,训练log rmse0.074193, 验证log rmse0.170535
折3,训练log rmse0.068504, 验证log rmse0.182418
折4,训练log rmse0.067275, 验证log rmse0.133314
折5,训练log rmse0.105472, 验证log rmse0.197220
5-折验证: 平均训练log rmse: 0.078390, 平均验证log rmse: 0.166759
训练log rmse:0.079534
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