TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

三种开发模式

使用TensorFlow 2.0完成机器学习一般有三种方式：

使用底层逻辑

这种方式使用Python函数自定义学习模型，把数学公式转化为可执行的程序逻辑。接着在训练循环中，通过tf.GradientTape()迭代，使用tape.gradient()梯度下降，使用optimizer.apply_gradients()更新模型权重，逐次逼近，完成模型训练。
使用Keras高层接口

TensorFlow 1.x的开发中，Keras就作为第三方库存在。2.0中，更是已经成为标准配置。我们前面大多的例子都是基于Keras或者自定义Keras模型配合底层训练循环完成。从网上的一些开源项目来看，这已经是应用最广泛的方式。
今天要介绍的评估器tf.estimator

评估器是TensorFlow官方推荐的内置高级API，层次上看跟Keras实际处于同样位置，只是似乎大家都视而不见了，以至于现在从用户的实际情况看用的人要远远少于Keras。

通常认为评估器因为内置的紧密结合，运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架，除了支持TensorFlow作为后端，还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度，不过本人并未实际对比测试。我觉的，对于大量数据导致的长时间训练来说，这点效率上的差异不应当成为大问题，否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。

在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中，统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话，使用Keras也不会成为障碍。

评估器基本工作流程

其实从编程逻辑来看，这些高层API所提供的工作方式是很相似的。使用评估器开发机器学习大致分为如下步骤：

载入数据
数据清洗和数据预处理
编写数据流水线输入函数
定义评估器模型
训练
评估

在这个流程里面，只有“编写数据流水线输入函数”这一步是跟Keras模型是不同的。在Keras模型中，我们直接准备数据集，把数据集送入到模型即可。而在评估器中，数据的输入，需要指定一个函数供评估器调用。

使用评估器的实例

这一个来自官方文档的实例比较残酷，使用泰坦尼克号的乘客名单，评估在沉船事件发生后，客户能生存下来的可能性。

数据格式是csv，建议先下载，保存到工作目录：

训练集数据：https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv

评估集数据：https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv

文件下载后不要修改名称。

数据包含如下属性维度：

属性名称	属性描述
sex	乘客性别
age	乘客年龄
n_siblings_spouses	随行兄弟或者配偶数量
parch	随行父母或者子女数量
fare	船费金额
class	船舱等级
deck	甲板编号
embark_town	登船地点
alone	是否为独自旅行

从这些属性中能看出，数据的收集者是非常用心的。

比如随行兄弟或者配偶、随行父母或者子女这种特征，在大多人的传统观念中，肯定会用类似“随行家属数量”这样的维度合并在一起。

但在这个案例中，两个不同的维度，对于最终存活影响肯定是不同的。

基本数据分析

这部分的工作其实跟评估器的使用没有什么关系，但这正是大数据时代的魅力所在，所以我们还是延续官方文档的思路来看一看。

先在命令行执行Python，启动交互环境。然后把下面这部分代码拷贝到Python执行。这些代码完成引用扩展库、载入数据等基本工作。

# 引入扩展库

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

# 载入数据

dftrain = pd.read_csv('train.csv')

dfeval = pd.read_csv('eval.csv')

# 分离标注字段

y_train = dftrain.pop('survived')

y_eval = dfeval.pop('survived')

dftrain.head()

这时候命令行看起来大致是这个样子：

$ python3

Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 09:23:39)

[Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> # 引入扩展库

... from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

>>>

>>> import numpy as np

>>> import pandas as pd

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> import tensorflow as tf

>>>

>>> # 载入数据

... dftrain = pd.read_csv('train.csv')

>>> dfeval = pd.read_csv('eval.csv')

>>> # 分离标注字段

... y_train = dftrain.pop('survived')

>>> y_eval = dfeval.pop('survived')

>>>

>>> dftrain.head()

      sex   age  n_siblings_spouses  parch     fare  class     deck  embark_town alone

0    male  22.0                   1      0   7.2500  Third  unknown  Southampton     n

1  female  38.0                   1      0  71.2833  First        C    Cherbourg     n

2  female  26.0                   0      0   7.9250  Third  unknown  Southampton     y

3  female  35.0                   1      0  53.1000  First        C  Southampton     n

4    male  28.0                   0      0   8.4583  Third  unknown   Queenstown     y

>>>

最后是列出的训练集头5条记录。

我们先看看乘客的年龄分布(后续的代码都是直接拷贝到Python命令行执行)：

dftrain.age.hist(bins=20)

plt.show()

直方图中显示，乘客年龄主要分布在20岁至30岁之间。

再来看看性别分布：

dftrain.sex.value_counts().plot(kind='barh')

plt.show()

男性乘客的数量，几乎是女性乘客的两倍。

接着是船舱等级的分布，这个参数能间接体现乘客的经济实力：

dftrain['class'].value_counts().plot(kind='barh')

plt.show()

图中显示，大多数乘客还是在三等舱。

继续看乘客上船的地点：

dftrain['embark_town'].value_counts().plot(kind='barh')

plt.show()

大多数乘客来自南安普顿。

继续，把性别跟最后生存标注关联起来：

pd.concat([dftrain, y_train], axis=1).groupby('sex').survived.mean().plot(kind='barh').set_xlabel('% survive')

plt.show()

女性的存活率几乎超过男性的5倍。

再来一个更复杂的统计，我们首先把年龄分段，然后看看不同年龄段的乘客最终存活率：

def calc_age_section(n, lim):

    return'[%.f,%.f)' % (lim*(n//lim), lim*(n//lim)+lim)  # map function

addone = pd.Series([calc_age_section(s, 10) for s in dftrain.age])

dftrain['ages'] = addone

pd.concat([dftrain, y_train], axis=1).groupby('ages').survived.mean().plot(kind='barh').set_xlabel('% survive');

plt.show()

10岁以下儿童和80岁以上的老人得到了最多的生存机会。

在那个寒冷、慌乱的沉船夜晚，弱者反而更多的活了下来。

数据的预处理

数据预处理这个话题我们讲了很多次，这是通常机器学习研发工作中，工程师需要做的最多工作。

泰坦尼克号乘客名单的数据虽然不复杂，也属于典型的结构化数据。

其中主要包含两类，一种是分类型的数据，比如船舱等级，比如上船城市名称。另一类则是简单的数值，比如年龄和购票价格。

对于数值型的数据可以直接规范化后进入模型，对于分类型的数据，则还需要做编码，我们这里还是使用最常见的one-hot。

# 定义所需的数据列，分为分类型属性和数值型属性分别定义

CATEGORICAL_COLUMNS = ['sex', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'class', 'deck',

                       'embark_town', 'alone']

NUMERIC_COLUMNS = ['age', 'fare']

# 辅助函数，把给定数据列做one-hot编码

def one_hot_cat_column(feature_name, vocab):

    return tf.feature_column.indicator_column(

        tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(feature_name,

                                                                  vocab))

# 最终使用的数据列，先置空

feature_columns = []

for feature_name in CATEGORICAL_COLUMNS:

    # 分类的属性都要做one-hot编码，然后加入数据列

    vocabulary = dftrain[feature_name].unique()

    feature_columns.append(one_hot_cat_column(feature_name, vocabulary))

for feature_name in NUMERIC_COLUMNS:

    # 数值类的属性直接入列

    feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(feature_name,

                                                            dtype=tf.float32))

数据输入函数

评估器的训练、评估都需要使用数据输入函数作为参数。输入函数本身不接受任何参数，返回一个tf.data.Dataset对象给模型用于供给数据。

因为除了数据集不同，训练和评估模型所使用的数据格式通常都是一样的。所以经常会在程序代码上，共用一个函数，然后用参数来区分用于评估还是用于训练。

然而输入函数相当于回调函数，由评估器控制着调用，这过程中并没有参数传递。所以比较聪明的做法可以使用嵌套函数的方法来定义，比如：

# 这是一个很少量数据的样本，直接把整个数据集当做一批

NUM_EXAMPLES = len(y_train)

# 输入函数的构造函数

def make_input_fn(X, y, n_epochs=None, shuffle=True):

    def input_fn():

        dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(X), y))

        # 乱序

        if shuffle:

            dataset = dataset.shuffle(NUM_EXAMPLES)

        # 训练时让数据重复尽量多的次数

        dataset = dataset.repeat(n_epochs)

        dataset = dataset.batch(NUM_EXAMPLES)

        return dataset

    return input_fn

# 训练、评估所使用的数据输入函数，区别只是数据是否乱序以及迭代多少次

train_input_fn = make_input_fn(dftrain, y_train)

eval_input_fn = make_input_fn(dfeval, y_eval, shuffle=False, n_epochs=1)

模型和源码

本例中我们直接使用预定义的评估器模型(pre-made estimator)。所以代码非常简单，定义、训练、评估都是只需要一行代码：

# 使用线性分类器作为模型

linear_est = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns)

# 训练

linear_est.train(train_input_fn, max_steps=100)

# 评估

result = linear_est.evaluate(eval_input_fn)

我们来看看完整代码：

#!/usr/bin/env python3

# 引入扩展库

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

# 载入数据

dftrain = pd.read_csv('train.csv')

dfeval = pd.read_csv('eval.csv')

# 分离标注字段

y_train = dftrain.pop('survived')

y_eval = dfeval.pop('survived')

################################################################

# 定义所需的数据列，分为分类型属性和数值型属性分别定义

CATEGORICAL_COLUMNS = ['sex', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'class', 'deck',

                       'embark_town', 'alone']

NUMERIC_COLUMNS = ['age', 'fare']

# 辅助函数，把给定数据列做one-hot编码

def one_hot_cat_column(feature_name, vocab):

    return tf.feature_column.indicator_column(

        tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(feature_name,

                                                                  vocab))

# 最终使用的数据列，先置空

feature_columns = []

for feature_name in CATEGORICAL_COLUMNS:

    # 分类的属性都要做one-hot编码，然后加入数据列

    vocabulary = dftrain[feature_name].unique()

    feature_columns.append(one_hot_cat_column(feature_name, vocabulary))

for feature_name in NUMERIC_COLUMNS:

    # 数值类的属性直接入列

    feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(feature_name,

                                                            dtype=tf.float32))

################################################################

# 这是一个很少量数据的样本，直接把整个数据集当做一批

NUM_EXAMPLES = len(y_train)

# 输入函数的构造函数

def make_input_fn(X, y, n_epochs=None, shuffle=True):

    def input_fn():

        dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(X), y))

        # 乱序

        if shuffle:

            dataset = dataset.shuffle(NUM_EXAMPLES)

        # 训练时让数据重复尽量多的次数

        dataset = dataset.repeat(n_epochs)

        dataset = dataset.batch(NUM_EXAMPLES)

        return dataset

    return input_fn

# 训练、评估所使用的数据输入函数，区别只是数据是否乱序以及迭代多少次

train_input_fn = make_input_fn(dftrain, y_train)

eval_input_fn = make_input_fn(dfeval, y_eval, shuffle=False, n_epochs=1)

# 使用线性分类器作为模型

linear_est = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns)

# 训练

linear_est.train(train_input_fn, max_steps=100)

# 评估

result = linear_est.evaluate(eval_input_fn)

print("----------------------------------")

print(pd.Series(result))

程序执行的最后显示了评估的结果，在我的电脑上显示的结果是这样的：

----------------------------------

accuracy                  0.765152

accuracy_baseline         0.625000

auc                       0.832844

auc_precision_recall      0.789631

average_loss              0.478908

label/mean                0.375000

loss                      0.478908

precision                 0.703297

prediction/mean           0.350790

recall                    0.646465

global_step             100.000000

正确率不算太高。

评估器的模型使用起来很简单，我们尝试换用另外一种模型，比如提升树分类器。

# 以下代码放在程序最后，因为这个数据集非常小，速度很快，所以做两次学习也并不感觉慢

n_batches = 1

est = tf.estimator.BoostedTreesClassifier(feature_columns,

                                          n_batches_per_layer=n_batches)

# 训练

est.train(train_input_fn, max_steps=100)

# 评估

result = est.evaluate(eval_input_fn)

print("----------------------------------")

print(pd.Series(result))

这次得到的结果是这样的：

----------------------------------

accuracy                  0.825758

accuracy_baseline         0.625000

auc                       0.872360

auc_precision_recall      0.857325

average_loss              0.411853

label/mean                0.375000

loss                      0.411853

precision                 0.784946

prediction/mean           0.382282

recall                    0.737374

global_step             100.000000

虽然准确率仍然并不高，但比起来线性分类器，提高还是算的上明显。

性能评价

评价机器学习模型的性能，除了看刚才的统计信息，绘图是非常好的一种方式，可以更直观，某些问题也能体现的一目了然。

我们在上面程序的最后再增加几行代码，绘制预测概率的统计信息：

# 绘制预测概率直方图

pred_dicts1 = list(linear_est.predict(eval_input_fn))

pred_dicts2 = list(bt_est.predict(eval_input_fn))

probs1 = pd.Series([pred['probabilities'][1] for pred in pred_dicts1])

probs2 = pd.Series([pred['probabilities'][1] for pred in pred_dicts2])

plt.figure(figsize=(14, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

probs1.plot(kind='hist', bins=20, title='linear-est predicted probabilities');

plt.subplot(1, 2, 2)

probs2.plot(kind='hist', bins=20, title='bt-est predicted probabilities');

plt.show()

大量集中在图形左侧的数据簇，显示了乘客九死一生的悲惨命运。

因为我们的预测结果只有两种可能：0表示未能生存；1表示生存下来。所以预测的结果，应当明显的尽量靠近0和1两端。中间悬而未决的部分应当尽可能少。从图形的情况看，如果不考虑分类准确率问题，提升树分类器效果要更好一些。

当然作为成熟的预定义模型，模型都是很优秀的，只是提升树可能更适合本应用的场景。

尽管这个例子很简单，但现在的分类算法实际越来越复杂。预测结果在不同类别数据上表现并不不均衡，使得使用正确率这样的传统标准不能恰当的反应分类器的性能，本例中也已经出现了这种倾向。或者说，分类器，对于不同类别的样本，性能表现是不一致的。

这种情况，使用ROC(Receiver Operating Characteristic)观察者操作曲线能够表现的更清楚。

对于一个分类器的分类结果，一般有以下四种情况：

真阳性（TP）：判断为1，实际上也为1。
伪阳性（FP）：判断为1，实际上为0。
真阴性（TN）：判断为0，实际上也为0。
伪阴性（FN）：判断为0，实际上为1。

ROC图中，左上角是真阳性的极点，曲线越接近左上角，意味着分类器性能越好。所以左上角是分类器追求的方向。

下面代码，请接续在上面代码之后，用来绘制ROC曲线：

# 绘制ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线

from sklearn.metrics import roc_curve

def plot_roc(probs, title):

    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_eval, probs)

    plt.plot(fpr, tpr)

    plt.title(title)

    plt.xlabel('false positive rate')

    plt.ylabel('true positive rate')

    plt.xlim(0,)

    plt.ylim(0,)

plt.figure(figsize=(14, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plot_roc(probs1, "linear-est ROC")

plt.subplot(1, 2, 2)

plot_roc(probs2, "bt-est ROC")

plt.show()

从ROC曲线看，在本例中使用提升树模型的优势更为明显。

（待续...）