【深度学习】DNN房价预测

前言

我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像、声音等数据。我认为深度学习与机器学习最主要的区别就是神经元。

深度学习中重要内容

建立模型——神经元

• 基本构造
  
  

  • 一个神经元对应一组权重w，a代表输入，我们把输入与权重相乘再相加，再加上偏置b，最后通过激活函得到对应的输出。
  • 我们不看激活函数，只看前面的部分会发现其实就是一个线性函数f=kx+b（k表示斜率，b表示截距）
  • w和b就是我们需要在训练中需要寻找的，
  • 学习网络就是通过很多个这样的神经元组合而成。

建立模型——激活函数

• 为什么引入激活函数

  • 激活函数是为了增强网络的表达能力，我们需要激活函数来将线性函数转变为非线性函数。
  • 非线性的激活函数需要有连续性，因为连续非线性激活函数可导的，所以可以用最优化的方法来求解

• 激活函数的种类

建立模型——前馈神经网络

• 我们输入1和-1分别和每一组的权重相乘相加得到4和-2的结果，然后经过激活函数（激活函数实际上也是一个简单函数，但是具有某些特性，可以用来解决问题的目的，例如激活函数是y=x-1,我们输入4，输出结果就是3。）得到0.98和0.12.依次往后计算就是前馈神经网络。

建立模型——深度神经网络

• 神经网络解决的问题有很多，例如分类、预测、回归等。这里我们给出两个解决类型。

• 分类

  • 输出层就是输入的数据维度，例如我们要分类图形是正方型还是长方形，那我们可以是3维的输入，一个内角，两条临边。就可以判断。也可以是五维的，一个内角，4条边）
  • 输出层y就是结果，就上面举例的图形分类，那结果可以有2个，长方形和正方形，例如y1代表长方形，y2代表正方形，输出的结果那个数值大就是那种类型，也可以增加一个都不是的结果）

• 预测

  • 今天的波士顿房价预测就是预测模型，我们通过地段，房屋面积等等，预测房价的多少。

损失函数

• 常用损失函数
  
  平方损失函数、交叉熵损失函数，不同的问题运用不同的损失函数
• 用于衡量我们输入结果和真实结果的差异
• 目的通过损失去修正我们的参数是我们的模型更完美

实践——波士顿房价预测

数据集

使用paddle飞桨波士顿数据集

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/text/UCIHousing_cn.html

绘图

## 绘图

Batch = 0
Batchs = []
all_train_accs = []
def draw_train_acc(Batchs,train_accs):
    title = "training accs"
    plt.title(title)
    plt.xlabel("batch")
    plt.ylabel("acc")
    plt.plot(Batchs, train_accs, color = 'green', label = 'training accs')
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()

all_train_loss = []
def draw_train_loss(Batchs,train_loss):
    title = "training loss"
    plt.title(title)
    plt.xlabel("batch")
    plt.ylabel("loss")
    plt.plot(Batchs, train_loss, color = 'red', label = 'training loss')
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()

## 绘制真实值与预测值的对比图
def draw_infer_result(groud_truths, infer_results):
    title = 'Boston'
    plt.title(title)
    x = np.arange(1,20)
    y = x
    plt.plot(x,y);
    plt.xlabel("ground truth")
    plt.ylabel("infer result")
    plt.scatter(groud_truths,infer_results,color='green',label='training cost')
    plt.grid()
    plt.show()

网络搭建

'''
核心

网络搭建
'''

class MyDNN(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyDNN, self).__init__()

        #self.linear1 = paddle.nn.Linear(13,1,None) #全连接层，paddle.nn.Linear(in_features,out_features,weight)

        self.linear1 = paddle.nn.Linear(13, 32, None)

        self.linear2 = paddle.nn.Linear(32, 64, None)

        self.linear3 = paddle.nn.Linear(64, 32, None)

        self.linear4 = paddle.nn.Linear(32, 1, None)
    def forward(self, inputs): ## 传播函数
        x = self.linear1(inputs)
        x = self.linear2(x)
        x = self.linear3(x)
        x = self.linear4(x)
        return x

模型训练与测试

'''
网络训练与测试
'''

## 实例化
model = MyDNN()
model.train()
mse_loss = paddle.nn.MSELoss()
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())
epochs_num = 100

for epochs in range(epochs_num):
    for batch_id,data in enumerate(train_loader()):
        feature = data[0]
        label = data[1]
        predict = model(feature)
        loss = mse_loss(predict, label)
        loss.backward()
        opt.step()
        opt.clear_grad()
        if batch_id!=0 and batch_id%10 == 0:
            Batch = Batch+10
            Batchs.append(Batch)
            all_train_loss.append(loss.numpy()[0])
            print("epoch{},step:{},train_loss:{}".format(epochs,batch_id,loss.numpy()[0]))

paddle.save(model.state_dict(),"UCIHousingDNN")
draw_train_loss(Batchs,all_train_loss)

para_state = paddle.load("UCIHousingDNN")
model = MyDNN()
model.eval()
model.set_state_dict(para_state)
losses = []

for batch_id,data in enumerate(eval_loader()):
    feature = data[0]
    label = data[1]
    predict = model(feature)
    loss = mse_loss(predict,label)
    losses.append(loss.numpy()[0])
avg_loss = np.mean(losses)

print(avg_loss)

draw_infer_result(label,predict)

代码

## 深度学习框架
import paddle

import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt

## 绘图

Batch = 0
Batchs = []
all_train_accs = []
def draw_train_acc(Batchs,train_accs):
    title = "training accs"
    plt.title(title)
    plt.xlabel("batch")
    plt.ylabel("acc")
    plt.plot(Batchs, train_accs, color = 'green', label = 'training accs')
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()

all_train_loss = []
def draw_train_loss(Batchs,train_loss):
    title = "training loss"
    plt.title(title)
    plt.xlabel("batch")
    plt.ylabel("loss")
    plt.plot(Batchs, train_loss, color = 'red', label = 'training loss')
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()

## 绘制真实值与预测值的对比图
def draw_infer_result(groud_truths, infer_results):
    title = 'Boston'
    plt.title(title)
    x = np.arange(1,20)
    y = x
    plt.plot(x,y);
    plt.xlabel("ground truth")
    plt.ylabel("infer result")
    plt.scatter(groud_truths,infer_results,color='green',label='training cost')
    plt.grid()
    plt.show()

'''
数据集加载
'''

train_dataset = paddle.text.datasets.UCIHousing(mode="train")
eval_dataset = paddle.text.datasets.UCIHousing(mode="test")

train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset,batch_size=32, shuffle=True)
eval_loader = paddle.io.DataLoader(eval_dataset,batch_size=8,shuffle=False)

print(train_dataset[1])

'''
核心

网络搭建
'''

class MyDNN(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyDNN, self).__init__()

        #self.linear1 = paddle.nn.Linear(13,1,None) #全连接层，paddle.nn.Linear(in_features,out_features,weight)

        self.linear1 = paddle.nn.Linear(13, 32, None)

        self.linear2 = paddle.nn.Linear(32, 64, None)

        self.linear3 = paddle.nn.Linear(64, 32, None)

        self.linear4 = paddle.nn.Linear(32, 1, None)
    def forward(self, inputs): ## 传播函数
        x = self.linear1(inputs)
        x = self.linear2(x)
        x = self.linear3(x)
        x = self.linear4(x)
        return x

'''
网络训练与测试
'''

## 实例化
model = MyDNN()
model.train()
mse_loss = paddle.nn.MSELoss()
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())
epochs_num = 100

for epochs in range(epochs_num):
    for batch_id,data in enumerate(train_loader()):
        feature = data[0]
        label = data[1]
        predict = model(feature)
        loss = mse_loss(predict, label)
        loss.backward()
        opt.step()
        opt.clear_grad()
        if batch_id!=0 and batch_id%10 == 0:
            Batch = Batch+10
            Batchs.append(Batch)
            all_train_loss.append(loss.numpy()[0])
            print("epoch{},step:{},train_loss:{}".format(epochs,batch_id,loss.numpy()[0]))

paddle.save(model.state_dict(),"UCIHousingDNN")
draw_train_loss(Batchs,all_train_loss)

para_state = paddle.load("UCIHousingDNN")
model = MyDNN()
model.eval()
model.set_state_dict(para_state)
losses = []

for batch_id,data in enumerate(eval_loader()):
    feature = data[0]
    label = data[1]
    predict = model(feature)
    loss = mse_loss(predict,label)
    losses.append(loss.numpy()[0])
avg_loss = np.mean(losses)

print(avg_loss)

draw_infer_result(label,predict)

结果展示