深度学习入门案例：运用神经网络实现价格分类

小言从不摸鱼2024-08-19 1:37

前言

踏入深度学习的奇妙世界，就像开启了一场探索未知的旅程。今天，我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅------价格分类。想象一下，通过神奇的神经网络，我们能够教会电脑理解并预测商品的价格区间，是不是既实用又令人兴奋呢？别担心复杂的数学公式，让我们以轻松愉悦的心态，一步步揭开深度学习的神秘面纱，从价格分类这个小案例开始，共同见证智能的力量吧！

案例背景

小明创办了一家手机公司，他不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题，他收集了多家公司的手机销售数据。

我们需要帮助小明找出手机的功能（例如：RAM等）与其售价之间的某种关系。我们可以使用机器学习的方法来解决这个问题，也可以构建一个全连接的网络。

要求

在这个问题中，我们不需要预测实际价格，而是一个价格范围，它的范围使用 0、1、2、3 来表示，所以该问题也是一个分类问题。

1. 构建数据集

数据共有 2000 条, 其中 1600 条数据作为训练集, 400 条数据用作测试集。 我们使用 sklearn 的数据集划分工作来完成。并使用 PyTorch 的 TensorDataset 来将数据集构建为 Dataset 对象，方便构造数据集加载对象。

python 复制代码 
# 构建数据集
def create_dataset():

    data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')

    # 特征值和目标值
    x, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]
    x = x.astype(np.float32)
    y = y.astype(np.int64)

    # 数据集划分
    x_train, x_valid, y_train, y_valid = \
        train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y)

    # 构建数据集
    train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train.values), torch.tensor(y_train.values))
    valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid.values), torch.tensor(y_valid.values))

    return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))


train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()

2. 构建分类网络模型

我们构建的用于手机价格分类的模型叫做全连接神经网络。它主要由三个线性层来构建，在每个线性层后，我们使用的时 sigmoid 激活函数。

python 复制代码 
# 构建网络模型
class PhonePriceModel(nn.Module):

    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(PhonePriceModel, self).__init__()

        self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)
        self.linear2 = nn.Linear(128, 256)
        self.linear3 = nn.Linear(256, output_dim)

    def _activation(self, x):
        return torch.sigmoid(x)

    def forward(self, x):

        x = self._activation(self.linear1(x))
        x = self._activation(self.linear2(x))
        output = self.linear3(x)

        return output

我们的网络共有 3 个全连接层, 具体信息如下:

  1. 第一层: 输入为维度为 20, 输出维度为: 128
  2. 第二层: 输入为维度为 128, 输出维度为: 256
  3. 第三层: 输入为维度为 256, 输出维度为: 4

我们使用 sigmoid 激活函数.

3. 编写训练函数

网络编写完成之后，我们需要编写训练函数。所谓的训练函数，指的是输入数据读取、送入网络、计算损失、更新参数的流程，该流程较为固定。我们使用的是多分类交叉生损失函数、使用 SGD 优化方法。最终，将训练好的模型持久化到磁盘中。

python 复制代码 
def train():

    # 固定随机数种子
    torch.manual_seed(0)

    # 初始化模型
    model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
    # 损失函数
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    # 优化方法
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
    # 训练轮数
    num_epoch = 50

    for epoch_idx in range(num_epoch):

        # 初始化数据加载器
        dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=8)
        # 训练时间
        start = time.time()
        # 计算损失
        total_loss = 0.0
        total_num = 1
        # 准确率
        correct = 0

        for x, y in dataloader:

            output = model(x)
            # 计算损失
            loss = criterion(output, y)
            # 梯度清零
            optimizer.zero_grad()
            # 反向传播
            loss.backward()
            # 参数更新
            optimizer.step()

            total_num += len(y)
            total_loss += loss.item() * len(y)

        print('epoch: %4s loss: %.2f, time: %.2fs' %
              (epoch_idx + 1, total_loss / total_num, time.time() - start))

    # 模型保存
    torch.save(model.state_dict(), 'model/phone-price-model.bin')

4. 编写评估函数

评估函数、也叫预测函数、推理函数，主要使用训练好的模型，对未知的样本的进行预测的过程。我们这里使用前面单独划分出来的测试集来进行评估。

python 复制代码 
def test():

    # 加载模型
    model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
    model.load_state_dict(torch.load('model/phone-price-model.bin'))

    # 构建加载器
    dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=8, shuffle=False)

    # 评估测试集
    correct = 0
    for x, y in dataloader:

        output = model(x)
        y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
        correct += (y_pred == y).sum()

    print('Acc: %.5f' % (correct.item() / len(valid_dataset)))

程序输出结果:

python 复制代码 
Acc: 0.54750

5. 网络性能调优

我们前面的网络模型在测试集的准确率为: 0.54750, 我们可以通过以下方面进行调优:

  1. 对输入数据进行标准化
  2. 调整优化方法
  3. 调整学习率
  4. 增加批量归一化层
  5. 增加网络层数、神经元个数
  6. 增加训练轮数
  7. 等等...

我进行下如下调整: 1. 优化方法由 SGD 调整为 Adam 2. 学习率由 1e-3 调整为 1e-4 3. 对数据数据进行标准化 4. 增加网络深度, 即: 增加网络参数量

网络模型在测试集的准确率由 0.5475 上升到 0.9625，调整后的完整代码为:

python 复制代码 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch.utils.data import TensorDataset
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
import numpy as np
import time
from sklearn.preprocessing import StandardScaler


# 构建数据集
def create_dataset():

    data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')

    # 特征值和目标值
    x, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]
    x = x.astype(np.float32)
    y = y.astype(np.int64)

    # 数据集划分
    x_train, x_valid, y_train, y_valid = \
        train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y)

    # 数据标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_valid = transfer.transform(x_valid)

    # 构建数据集
    train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train), torch.tensor(y_train.values))
    valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid), torch.tensor(y_valid.values))

    return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))


train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()


# 构建网络模型
class PhonePriceModel(nn.Module):

    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(PhonePriceModel, self).__init__()

        self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)
        self.linear2 = nn.Linear(128, 256)
        self.linear3 = nn.Linear(256, 512)
        self.linear4 = nn.Linear(512, 128)
        self.linear5 = nn.Linear(128, output_dim)

    def _activation(self, x):
        return torch.sigmoid(x)

    def forward(self, x):

        x = self._activation(self.linear1(x))
        x = self._activation(self.linear2(x))
        x = self._activation(self.linear3(x))
        x = self._activation(self.linear4(x))
        output = self.linear5(x)

        return output


# 编写训练函数
def train():

    # 固定随机数种子
    torch.manual_seed(0)

    # 初始化模型
    model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
    # 损失函数
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    # 优化方法
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
    # 训练轮数
    num_epoch = 50

    for epoch_idx in range(num_epoch):

        # 初始化数据加载器
        dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=8)
        # 训练时间
        start = time.time()
        # 计算损失
        total_loss = 0.0
        total_num = 1
        # 准确率
        correct = 0

        for x, y in dataloader:

            output = model(x)
            # 计算损失
            loss = criterion(output, y)
            # 梯度清零
            optimizer.zero_grad()
            # 反向传播
            loss.backward()
            # 参数更新
            optimizer.step()

            total_num += len(y)
            total_loss += loss.item() * len(y)

        print('epoch: %4s loss: %.2f, time: %.2fs' %
              (epoch_idx + 1, total_loss / total_num, time.time() - start))

    # 模型保存
    torch.save(model.state_dict(), 'model/phone-price-model.bin')


def test():

    # 加载模型
    model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
    model.load_state_dict(torch.load('model/phone-price-model.bin'))

    # 构建加载器
    dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=8, shuffle=False)

    # 评估测试集
    correct = 0
    for x, y in dataloader:

        output = model(x)
        y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
        correct += (y_pred == y).sum()

    print('Acc: %.5f' % (correct.item() / len(valid_dataset)))


if __name__ == '__main__':
    train()
    test()

感谢CSDN大佬们的支持，有需要改进的地方欢迎大家指正！

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