怎么用Pytorch搭建一个房价预测模型

本篇内容主要讲解“怎么用Pytorch搭建一个房价预测模型”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Pytorch搭建一个房价预测模型”吧!在此项目中，目的是预测爱荷华州Ames的房价，给定81个特征，描述了房子、面积、土地、基础设施、公共设施等。埃姆斯数据集具有分类和连续特征的良好组合，大小适中，也许最重要的是，它不像其他类似的数据集（如波士顿住房）那样存在潜在的红线或数据输入问题。在这里我将主要讨论PyTorch建模的相关方面，作为一点额外的内容，我还将演示PyTorch中开发的模型的神经元重要性。为了准备这个项目，我们首先需要下载数据，并通过以下步骤进行一些预处理。查看数据特征下面是DataFrame的信息接下来，我们还将使用一个库，即 captum，它可以检查 PyTorch 模型的特征和神经元重要性。在做完这些准备工作后，我们来看看如何预测房价。在这里，首先要进行数据缩放处理，因为所有的变量都有不同的尺度。分类变量需要转换为数值类型，以便将它们输入到我们的模型中。我们可以选择一热编码，即我们为每个分类因子创建哑变量，或者是序数编码，即我们对所有因子进行编号，并用这些数字替换字符串。我们可以像其他浮动变量一样将虚拟变量送入，而序数编码则需要使用嵌入，即线性神经网络投影，在多维空间中对类别进行重新排序。我们在这里采取嵌入的方式。 在构建模型之前，我们需要将数据拆分为训练集和测试集。在这里，我们添加了一个数值变量的分层。这可以确保不同的部分（其中五个）在训练集和测试集中都以同等的数量包含。接下来开始建立我们的PyTorch模型。我们将使用PyTorch实现一个具有批量输入的神经网络回归，具体将涉及以下步骤。1. 将数据转换为Torch tensors2. 定义模型结构3. 定义损失标准和优化器。4. 创建一个批次的数据加载器5. 跑步训练首先将数据转换为torch tensors这可以确保我们将数字和分类数据加载到单独的变量中，类似于NumPy。如果你把数据类型混合在一个变量（数组/矩阵）中，它们就会变成对象。我们希望把数值变量弄成浮点数，把分类变量弄成长（或int），索引我们的类别。我们还将训练集和测试集分开。显然，一个ID变量在模型中不应该是重要的。在最坏的情况下，如果ID与目标有任何相关性，它可能会引入目标泄漏。我们已经把它从这一步的处理中删除了。我们在两个线性层（上的激活函数是整流线性单元激活（ReLU）函数。这里需要注意的是，我们不可能将相同的架构（很容易）封装成一个顺序模型，因为分类和数值类型上发生的操作不同。接下来，定义损失准则和优化器。我们将均方误差（MSE）作为损失，随机梯度下降作为我们的优化算法。现在，创建一个数据加载器，每次输入一批数据。我们设置了10个批次的大小，接下来我们可以进行训练了。基本上，我们要在epoch上循环，在每个epoch内推理出性能，计算出误差，优化器根据误差进行调整。这是在没有训练的内循环的情况下，在epochs上的循环。训练是在这个循环里面对所有批次的训练数据进行的。训练结果如下：我们取 nn.MSELoss 的平方根，因为 PyTorch 中 nn.MSELoss 的定义如下：绘制一下我们的模型在训练期间对训练和验证数据集的表现。在我们的验证损失停止下降之前，我们及时停止了训练。我们还可以对目标变量进行排序和bin，并将预测结果与之对比绘制，以便了解模型在整个房价范围内的表现。这是为了避免回归中的情况，尤其是用MSE作为损失，即你只对一个中值范围的预测很好，接近平均值，但对其他任何东西都做得不好。我们可以看到，事实上，这个模型在整个房价范围内的预测非常接近。事实上，我们得到的Spearman秩相关度约为93%，具有非常高的显著性，这证实了这个模型的表现具有很高的准确性。深度学习神经网络框架使用不同的优化算法。其中流行的有随机梯度下降（SGD）、均方根推进（RMSProp）和自适应矩估计（ADAM）。我们定义了随机梯度下降作为我们的优化算法。另外，我们还可以定义其他优化器。SGD的工作原理与梯度下降相同，只是它每次只在一个例子上工作。有趣的是，收敛性与梯度下降相似，并且更容易占用计算机内存免费云主机域名。RMSProp的工作原理是根据梯度符号来调整算法的学习率。最简单的变体是检查最后两个梯度符号，然后调整学习率，如果它们相同，则增加一个分数，如果它们不同，则减少一个分数。ADAM是最流行的优化器之一。它是一种自适应学习算法，根据梯度的第一和第二时刻改变学习率。Captum是一个工具，可以帮助我们了解在数据集上学习的神经网络模型的来龙去脉。它可以帮助我们学习以下内容。特征重要性层级重要性神经元的重要性这在学习可解释的神经网络中是非常重要的。在这里，综合梯度已经被应用于理解特征重要性。之后，还用层传导法来证明神经元的重要性。既然我们已经定义并训练了我们的神经网络，那么让我们使用 captum 库找到重要的特征和神经元。现在，我们有了一个NumPy的特征重要性数组。层和神经元的重要性也可以用这个工具获得。让我们来看看我们第一层的神经元importances。我们可以传递house_model.act1，这是第一层线性层上面的ReLU激活函数。这张图显示了神经元的重要性。显然，一个神经元就是不重要的。我们还可以通过对之前得到的NumPy数组进行排序，看到最重要的变量。这里列出了10个最重要的变量通常情况下，特征导入可以帮助我们既理解模型，又修剪我们的模型，使其变得不那么复杂（希望减少过度拟合）。到此，相信大家对“怎么用Pytorch搭建一个房价预测模型”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是百云主机网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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