2022李宏毅作业hw1—新冠阳性人员数量预测。

​

事前  ：

kaggle地址：ML2021Spring-hw1 | Kaggle

我的git地址： https://github.com/xiaolilaoli/lihongyi2022homework/tree/main/hw1_covidpred

当然作为新手，我也是参考的其他大神的。参考的过多，我就不一一放地址了，在这里谢过各位大佬。如果和我一样的新手，调试代码看张量流动绝对是一个好用的方法。

作业介绍： 说的是啊 这个美国，好像是有40个州， 这四十个州呢 ，统计了连续三天的新冠阳性人数，和每天的一些社会特征，比如带口罩情况， 居家办公情况等等。现在有一群人比较坏，把第三天的数据遮住了，我们就要用前两天的情况以及第三天的特征，来预测第三天的阳性人数。但幸好的是，我们还是有一些数据可以作为参考的，就是我们的训练集。

  一： 数据读取。

（第一步引用的包：）

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
import csv
import torch
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2

先从kaggle上把数据下下来看看。点那个data就找到下载的地方了。下载好数据第一步先观察train的数据是什么样子的。如下图，可以看到有很多列，每一列都是一类特征，每一行都是一个样本。黄红蓝是第1，2，3天的测试阳性数据。蓝色的就是我们要预测的值啦。

​

我们再细看数据： 可以看到第一行是没有用的，他只是标签的名称。然后第一列也是没有用处的，因为他只是标注样本是第几个样本。等会处理数据时都要处理掉。 然后我们可以注意到前40列的数据和后面五十多列是不一样的，一般是一列全1 其他列全0 ，表示的是1所在的那个州，地点标识而已。

​

看清楚数据的结构，下面我们开始读入数据。csv数据和其他数据的读法差不多。比如你可以选择下面的文件式读法。

with open(r'covid.train.csv', 'r') as f:
    train_data = f.readlines()
    train_data = [line.split('\n') for line in train_data][1:]  #分行之后不要第一行
    train_data = [each[0].split(',') for each in train_data]    #对于每一行 去掉后面的空格
    print(len(train_data[0]))
    train_data = np.array(train_data)         #转换成numpy的矩阵
    train_x = train_data[:,1:-1]     # x是数据，y是标签 。第一个冒号表示所有行，第二个冒号表示
    train_y = train_data[:,-1]      #列。所以x就是第2列到倒数第二列。y就是倒数第一列。

也可以选择csv的专门读取excel表格的函数

with open(path,'r') as f:
    csv_data = list(csv.reader(f))
    column = csv_data[0]         #0行是标题
    csv_data = np.array(csv_data[1:])[:,1:].astype(float)   #连环操作 先取行 转numpy
#再取列 转float

然后这里要介绍一个取最相关列的操作。 上面的数据我们知道有95列，可是，这90多列，每一列都与结果是相关的吗？ 恐怕不一定，肯定有些特征卵用没有。所以我们这里可以找到那些相关的列，用这些特征来预测结果。找特征有很多方法，大家可以百度特征选择，有很多介绍。这里用的是SelectKBest 函数。顺便定义了一个挑特征的函数。column是第一行的特征名称，我传入是为了打印看看是哪些特征重要，要不然他挑了半天我也不知道啊 。k是挑多少个特征。

def get_feature_importance(feature_data, label_data, k =4,column = None):
    """
    此处省略 feature_data, label_data 的生成代码。
    如果是 CSV 文件，可通过 read_csv() 函数获得特征和标签。
    """
    model = SelectKBest(chi2, k=k)#选择k个最佳特征
    X_new = model.fit_transform(feature_data, label_data)
    #feature_data是特征数据，label_data是标签数据，该函数可以选择出k个特征
    print('x_new', X_new)
    scores = model.scores_
    # 按重要性排序，选出最重要的 k 个
    indices = np.argsort(scores)[::-1] #找到重要K个的下标
    if column:
        k_best_features = [column[i+1] for i in indices[0:k].tolist()]
        print('k best features are: ',k_best_features)
    return X_new, indices[0:k]

找好特征后。我们还需要进行训练集和验证集的划分。 我们知道，kaggle下下来只有训练集和测试集，所以我们需要从训练集里分出来一个验证集来作为模型评价。 方法可以是直接截一段，也可以是逢几个挑一个，也可以是随机的。我这里是逢5挑1

            if mode == 'train':
                indices = [i for i in range(len(csv_data)) if i % 5 != 0]
                self.y = torch.LongTensor(csv_data[indices,-1])
            elif mode == 'val':
                indices = [i for i in range(len(csv_data)) if i % 5 == 0]
                # data = torch.tensor(csv_data[indices,col_indices])
                self.y = torch.LongTensor(csv_data[indices,-1])
            else:
                indices = [i for i in range(len(csv_data))]
                #这是测试数据 不需要标签 也没有标签

取完数据后，一般还要有一个归一化的步骤，防止各个特征的数量级相差过于大。这里用的是Z-score标准化方法。减均值除以标准差

self.data = (self.data - self.data.mean(dim=0,keepdim=True))
 /self.data.std(dim=0,keepdim=True)     #这里将数据归一化。

综上所述，我们可以写出我们的dataset函数了。基本上大部分神经网络都是需要读数据这部分的，过程就是把数据从本地文件，读入dataset中去。dataset中一般有三个函数，第一个是初始化__init__：  一般负责把数据从文件取出来。第二个获取数据__getitem__， 负责读第几个数据。第三个获取长度__len__： 负责返回数据集的长度。

一个完整的从csv到可以用的dataset的 代码如下图所示。 这一部分被我放在model——utils的data模块里。

完整代码：

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
import csv
import torch
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
def get_feature_importance(feature_data, label_data, k =4,column = None):
    """
    此处省略 feature_data, label_data 的生成代码。
    如果是 CSV 文件，可通过 read_csv() 函数获得特征和标签。
    """
    model = SelectKBest(chi2, k=k)#选择k个最佳特征
    X_new = model.fit_transform(feature_data, label_data)
    #feature_data是特征数据，label_data是标签数据，该函数可以选择出k个特征
    print('x_new', X_new)
    scores = model.scores_
    # 按重要性排序，选出最重要的 k 个
    indices = np.argsort(scores)[::-1] #找到重要K个的下标
    if column:
        k_best_features = [column[i+1] for i in indices[0:k].tolist()]
        print('k best features are: ',k_best_features)
    return X_new, indices[0:k]
class covidDataset(Dataset):
    def __init__(self, path, mode, feature_dim):
        with open(path,'r') as f:
            csv_data = list(csv.reader(f))
            column = csv_data[0]
            train_x = np.array(csv_data)[1:][:,1:-1]
            train_y = np.array(csv_data)[1:][:,-1]
            _,col_indices = get_feature_importance(train_x,train_y,feature_dim,column)
            col_indices = col_indices.tolist()   #得到重要列的下标
            csv_data = np.array(csv_data[1:])[:,1:].astype(float)
            if mode == 'train':       #如果读的是训练数据 就逢5取4  indices是数据下标
                indices = [i for i in range(len(csv_data)) if i % 5 != 0]
                self.y = torch.LongTensor(csv_data[indices,-1])
            elif mode == 'val':  #如果读的是验证数据 就逢5取1  indices是数据下标
                indices = [i for i in range(len(csv_data)) if i % 5 == 0]
                # data = torch.tensor(csv_data[indices,col_indices])
                self.y = torch.LongTensor(csv_data[indices,-1])
            else:      #如果读的是测试数据 就全取了
                indices = [i for i in range(len(csv_data))]
            data = torch.tensor(csv_data[indices,:]) #取行
            self.data = data[:,col_indices]   #取列
            self.mode = mode
            self.data = (self.data - self.data.mean(dim=0,keepdim=True)) /self.data.std(dim=0,keepdim=True)     #这里将数据归一化。
            assert feature_dim == self.data.shape[1]
            print('Finished reading the {} set of COVID19 Dataset ({} samples found, each dim = {})'
                  .format(mode, len(self.data), feature_dim))
    def __getitem__(self, item):
        if self.mode == 'test':
            return self.data[item].float()
        else :
            return self.data[item].float(), self.y[item]
    def __len__(self):
        return len(self.data)

二 模型设计。

数据都读完了，接下来肯定是模型了 。当然这里是一个简单的回归模型我用两个全连接实现的，中间加了一个relu。inDim是传入的参数 ，就是上面我们挑选的重要特征的数量啦。这部分比较简单，一般模型都是包括这两个部分 __init__和forward  也就是初始化和前向传播。初始化中会定义前向传播里需要的模型模块。前向传播里就是输入到输出的流动了 。x是输入的张量，最后输出模型计算结果。 模型也非常简单。

​

注意网络一般都是按batch大小计算的。我举个例子。 假如我挑了4个特征，那么模型输入长度就是4，输出长度就是1（回归值） 。假如我16个数据1批次， 输入大小就是（16，4） 输出就是（16，1） 这都是自动的 不用我们担心。这一部分被我放在model_utils的model模块里。

完整代码：

import torch.nn as nn
class myNet(nn.Module):
    def __init__(self,inDim):
        super(myNet,self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(inDim, 64)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(64,1)
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        if len(x.size()) > 1:
            return x.squeeze(1)     #如果批量大小不为1 这里才需要展平。
        else:
            return x

三   训练步骤。

训练函数推荐大家自己定义一个的，这样以后面对大部分问题都可以通用。

这个是训练的过程 都是很常规的步骤。

   for i in range(epoch):
        start_time = time.time()
        model.train()   #开启训练
        train_loss = 0.0
        val_loss = 0.0
        for data in trainloader:
            optimizer.zero_grad()
            x , target = data[0].to(device), data[1].to(torch.float32).to(device)
            #从loader里取一批数据
            pred = model(x)  #经过模型预测
            bat_loss = loss(pred, target, model)  #计算loss
            bat_loss.backward()     #梯度回传
            optimizer.step()      #计算
            train_loss += bat_loss.detach().cpu().item()    #记录loss值 注意要从gpu上取下来
#再从张量里取出来
        plt_train_loss . append(train_loss/trainset.__len__())  #记录

每一个epoch里还有验证步骤。参照训练可以看到每一步的作用。多了一个保存模型的步骤。保存loss最低时的那个模型。

        model.eval()
        with torch.no_grad():
            for data in valloader:
                val_x , val_target = data[0].to(device), data[1].to(device)
                val_pred = model(val_x)
                val_bat_loss = loss(val_pred, val_target, model)
                val_loss += val_bat_loss
                val_rel.append(val_pred)
        if val_loss < min_val_loss:
            min_val_loss = val_loss
            torch.save(model, save_)
        plt_val_loss . append(val_loss/valloader.__len__())

还有绘图： 画出loss的变化情况。

    plt.plot(plt_train_loss)
    plt.plot(plt_val_loss)
    plt.title('loss')
    plt.legend(['train', 'val'])
    plt.show()

完整的训练代码：这一部分被我放在model_utils的train模块里。

import torch
import time
import matplotlib.pyplot as plt
def train_val(model, trainloader, valloader,optimizer, loss, epoch, device, save_):
    # trainloader = DataLoader(trainset,batch_size=batch,shuffle=True)
    # valloader = DataLoader(valset,batch_size=batch,shuffle=True)
    model = model.to(device)
    plt_train_loss = []
    plt_val_loss = []
    val_rel = []
    min_val_loss = 100000
    for i in range(epoch):
        start_time = time.time()
        model.train()
        train_loss = 0.0
        val_loss = 0.0
        for data in trainloader:
            optimizer.zero_grad()
            x , target = data[0].to(device), data[1].to(torch.float32).to(device)
            pred = model(x)
            bat_loss = loss(pred, target, model)
            bat_loss.backward()
            optimizer.step()
            train_loss += bat_loss.detach().cpu().item()
        plt_train_loss . append(train_loss/trainloader.__len__())
        model.eval()
        with torch.no_grad():     #验证时 不计算梯度
            for data in valloader:
                val_x , val_target = data[0].to(device), data[1].to(device)
                val_pred = model(val_x)
                val_bat_loss = loss(val_pred, val_target, model)
                val_loss += val_bat_loss
                val_rel.append(val_pred)
        if val_loss < min_val_loss:
            torch.save(model, save_)
            min_val_loss = val_loss
        plt_val_loss . append(val_loss/valloader.__len__())
        print('[%03d/%03d] %2.2f sec(s) TrainLoss : %3.6f | valLoss: %3.6f' % \
              (i, epoch, time.time()-start_time, plt_train_loss[-1], plt_val_loss[-1])
              )
    plt.plot(plt_train_loss)
    plt.plot(plt_val_loss)
    plt.title('loss')
    plt.legend(['train', 'val'])
    plt.show()

四：测试和保存步骤 。

测试和验证时很相似的。 少的是预测值和真值的比较，因为没有真值 ，多的是预测值得保存。按照kaggle要求保存在csv里 。这一部分被我放在model_utils的evaluate模块里。

完整代码：

import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import  DataLoader
import csv
def evaluate(model_path, testset, rel_path ,device):
    model = torch.load(model_path).to(device)
    testloader = DataLoader(testset,batch_size=1,shuffle=False)  #放入loader 其实可能没必要 loader作用就是把数据形成批次而已
    val_rel = []
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for data in testloader:
            x  = data.to(device)
            pred = model(x)
            val_rel.append(pred.item())
    print(val_rel)
    with open(rel_path, 'w') as f:
        csv_writer = csv.writer(f)        #百度的csv写法
        csv_writer.writerow(['id','tested_positive'])
        for i in range(len(testset)):
            csv_writer.writerow([str(i),str(val_rel[i])])

五 ： 主函数。

万事俱备，只欠东风。就像人的四肢脑袋都齐了，就差个body把他们连起来了，起这个作用的 就是main函数。

调包第一步 除了系统包 还有自己写的

from model_utils.model import myNet
from model_utils.data import covidDataset
from model_utils.train import train_val
from model_utils.evaluate import evaluate
from torch import optim
import torch.nn as nn
import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader

路径和设备 以及一些超参。 在这里 我尝试将一些超参放入字典中。

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'  #设备一般gpu 没有就cpu
train_path = 'covid.train.csv'     #训练数据路径
test_path = 'covid.test.csv'        #测试数据路径
feature_dim = 6       #重要的特征数
trainset = covidDataset(train_path,'train',feature_dim=feature_dim)
valset = covidDataset(train_path,'val',feature_dim=feature_dim)
testset = covidDataset(test_path,'test',feature_dim=feature_dim)
      #对照数据部分 读取了三个数据set
config = {
    'n_epochs': 2000,                # maximum number of epochs
    'batch_size': 270,               # mini-batch size for dataloader
    'optimizer': 'SGD',              # optimization algorithm (optimizer in torch.optim)
    'optim_hparas': {                # hyper-parameters for the optimizer (depends on which optimizer you are using)
        'lr': 0.0001,                 # learning rate of SGD
        'momentum': 0.9              # momentum for SGD
    },
    'save_path': 'model_save/model.pth',  # your model will be saved here
}
#一些超参数  比如epoch  batchsize lr 等等。

定义loss  这里采用了mseloss 然后还加上了正则化

def getLoss(pred, target, model):
    loss = nn.MSELoss(reduction='mean')
    ''' Calculate loss '''
    regularization_loss = 0
    for param in model.parameters():
        # 使用L2正则项
        regularization_loss += torch.sum(param ** 2)
    return loss(pred, target) + 0.00075 * regularization_loss
loss =  getLoss

定义model和优化器 以及数据传入loader 前面说过这是为了批量处理

model = myNet(feature_dim).to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001,momentum=0.9)
trainloader = DataLoader(trainset,batch_size=config['batch_size'],shuffle=True)
valloader = DataLoader(valset,batch_size=config['batch_size'],shuffle=True)

训练和测试

train_val(model, trainloader,valloader,optimizer, loss, config['n_epochs'],device,save_=config['save_path'])
evaluate(config['save_path'], testset, 'pred.csv',device)

完整代码：

from model_utils.model import myNet
from model_utils.data import covidDataset
from model_utils.train import train_val
from model_utils.evaluate import evaluate
from torch import optim
import torch.nn as nn
import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
train_path = 'covid.train.csv'
test_path = 'covid.test.csv'
feature_dim = 6
trainset = covidDataset(train_path,'train',feature_dim=feature_dim)
valset = covidDataset(train_path,'val',feature_dim=feature_dim)
testset = covidDataset(test_path,'test',feature_dim=feature_dim)
config = {
    'n_epochs': 2000,                # maximum number of epochs
    'batch_size': 270,               # mini-batch size for dataloader
    'optimizer': 'SGD',              # optimization algorithm (optimizer in torch.optim)
    'optim_hparas': {                # hyper-parameters for the optimizer (depends on which optimizer you are using)
        'lr': 0.0001,                 # learning rate of SGD
        'momentum': 0.9              # momentum for SGD
    },
    'early_stop': 200,               # early stopping epochs (the number epochs since your model's last improvement)
    'save_path': 'model_save/model.pth',  # your model will be saved here
}
def getLoss(pred, target, model):
    loss = nn.MSELoss(reduction='mean')
    ''' Calculate loss '''
    regularization_loss = 0
    for param in model.parameters():
        # TODO: you may implement L1/L2 regularization here
        # 使用L2正则项
        # regularization_loss += torch.sum(abs(param))
        regularization_loss += torch.sum(param ** 2)
    return loss(pred, target) + 0.00075 * regularization_loss
loss =  getLoss
model = myNet(feature_dim).to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001,momentum=0.9)
trainloader = DataLoader(trainset,batch_size=config['batch_size'],shuffle=True)
valloader = DataLoader(valset,batch_size=config['batch_size'],shuffle=True)
train_val(model, trainloader,valloader,optimizer, loss, config['n_epochs'],device,save_=config['save_path'])
evaluate(config['save_path'], testset, 'pred.csv',device)

事后：

运行主函数 我们将得到 pred.csv。这就是我们得预测结果啦。打开kaggle网址项目所在页， 注册，点击late submission 提交你的pred.csv文件吧。 这也是我第一次用kaggle。 好像我的得分也很低。大家如果想得一个比较高得分，可以多调调超参和模型。fighting！！！​

李宏毅老师前年课程的第一个作业也是回归，不过不是新冠。当时我啥都不会写，把网上得copy下来，一步一步调试才慢慢懂一点点。 这次第二次做回归，只能说比第一次熟练了很多，虽然还是不能全部一个人写下来。 写这个文章，与大家共勉。

​