【动手学深度学习PyTorch版】9 Kaggle房价预测

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一、Kaggle房价预测

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一、Kaggle房价预测

（1）下载数据集，使用pandas读入并处理数据，

import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
%matplotlib inline

DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'

def download(name, cache_dir=os.path.join('.', '01_data/02_DataSet_Kaggle_House')):
    """下载一个DATA_HUB中的文件，返回本地文件名"""
    assert name in DATA_HUB, f"{name} 不存在于 {DATA_HUB}."
    url , sha1_hash = DATA_HUB[name]
    os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
    fname = os.path.join(cache_dir, url.split('/')[-1])
    if os.path.exists(fname):
        sha1 = hashlib.sha1()
        with open(fname,'rb') as f:
            while True:
                data = f.read(1048576)
                if not data:
                    break
                sha1.update(data)
        if sha1.hexdigest() == sha1_hash:
            return fname
    print(f'正在从{url}下载{fname}...')
    r = requests.get(url,stream=True,verify=True)
    with open(fname,'wb') as f:
        f.write(r.content)
    return fname
    
def download_extract(name, folder=None):
    """下载并解压zip/tar文件"""
    fname = download(name)
    base_dir = os.path.dirname(fname)
    data_dir, ext = os.path.splitext(fname)
    if ext == '.zip':
        fp = zipfile.ZipFile(fname, 'r')
    elif ext in ('.tar', '.gz'):
        fp = tarfile.open(fname, 'r')
    else:
        assert False, '只有zip/tar文件可以被解压缩'
    fp,extractall(base_dir)
    return os.path.join(base_dir, folder) if folder else data_dir

def download_all():
    """下载DATA_UHB中的所有文件"""
    for name in DATA_HUB:
        download(name)

DATA_HUB['kaggle_house_train'] = (DATA_URL + 'kaggle_house_pred_train.csv','585e9cc9370b9160e7921475fbcd7d31219ce')         
DATA_HUB['kaggle_house_test'] = (DATA_URL + 'kaggle_house_pred_test.csv', 'fal9780a7b011d9b009e8bff8e99922a8ee2eb90')     
train_data = pd.read_csv(download('kaggle_house_train'))
test_data = pd.read_csv(download('kaggle_house_test'))
print(train_data.shape) # 1460个样本，80个te特征，1个标号label
print(test_data.shape) # 测试样本没有标号label

print(train_data.iloc[0:4,[0,1,2,3,-3,-2,-1]]) # 前面四行的某些列特征

可以看到，train是有1460个样本，维度是81，其中80个te特征，1个标号label。测试样本没有标号label。

打印出数据集中的前面3列和后面4行的数据：

• 第一列是id，不参加训练，用来提交结果；
• MSSubClass
• MSZoning ：房子在哪儿个地方；
• LotFrontage ：房子的大小；
• SaleType ：类型；
• SaleCondition
• SalePrice：房子卖多少钱；

最后我要预测的就是SalePrice：房子卖多少钱。

（2）在每个样本中，第一个特征是ID，将其从数据集中删除 ，

# 在每个样本中，第一个特征是ID，将其从数据集中删除  
all_features = pd.concat((train_data.iloc[:,1:-1],test_data.iloc[:,1:])) # 从第2列开始，第1列没有了 
print(all_features.iloc[0:4,[0,1,2,3,-3,-2,-1]])

（3）将所有缺失的值替换成相应特征的平均值，通过将特征重新缩放到零均值和单位方差来标准化数据。当值的类型不是object的话，就是一个数值。对数值数据变为总体为均值为0，方差为1的分布的数据。

# 将所有缺失的值替换成相应特征的平均值
# 通过将特征重新缩放到零均值和单位方差来标准化数据
print(all_features.dtypes) # 可以知道每一列分别为什么类型特征
numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index  # 当值的类型不是object的话，就是一个数值
print(numeric_features)
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(
    lambda x: (x - x.mean()) / (x.std())) # 对数值数据变为总体为均值为0，方差为1的分布的数据        
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)  # 将数值数据中not number的数据用0填充  

（4）处理离散值。用一次独热编码替换它们，最后能拿到331维的特征。

若一列里面有五个不同的值，则创建五个features，如果该列中为该feature则为1，不为该feature则为0。

# 处理离散值。用一次独热编码替换它们
# 若一列里面有五个不同的值，则创建五个features，如果该列中为该feature则为1，不为该feature则为0
all_features = pd.get_dummies(all_features,dummy_na=True) 
all_features.shape

（5）从pandas格式中提取Numpy格式，并将其转换为张量表示，

# 从pandas格式中提取Numpy格式，并将其转换为张量表示
print(train_data.shape)
n_train = train_data.shape[0] # 样本个数
train_features = torch.tensor(all_features[:n_train].values,
                              dtype=torch.float32)
test_features = torch.tensor(all_features[n_train:].values,
                             dtype=torch.float32)
# train_data的SalePrice列是label值
train_labels = torch.tensor(train_data.SalePrice.values.reshape(-1,1),
                            dtype=torch.float32)

（6）训练

loss还是使用MSELoss()，我们使用一个非常简单的单层线性回归，。

# 训练
loss = nn.MSELoss()
print(train_features.shape[1]) # 所有特征个数
in_features = train_features.shape[1]
def get_net():
    net = nn.Sequential(nn.Linear(in_features,1)) # 单层线性回归
    return net

（7）我们之前是误差等于真实值减去预测值，但是这个对于房价预测来讲，不是很好。因为房子有可能卖100万，或者10万。如果误差等于真实值减去预测值这么做的话，有可能卖100万的房子的误差权重就会大一些，10万小房子的误差的权重就可能会显得小一些。

一般的方法是我们更关心相对误，估计一个相对误差，等于真实值减去预测值除以真实值，一般取log，解决这个问题的一种方法是用价格预测的对数来衡量差异。

然后，接下来就是说，预测做log，label做log，然后丢到MSE损失函数里，再开根号。

100万的房子，预测与真实值相差5万，10万的房子，预测与真实值相差5万，是不一样的。

def log_rmse(net, features, labels):
    clipped_preds = torch.clamp(net(features),1,float('inf')) # 把模型输出的值限制在1和inf之间，inf代表无穷大（infinity的缩写）       
    rmse = torch.sqrt(loss(torch.log(clipped_preds),torch.log(labels))) # 预测做log，label做log，然后丢到MSE损失函数里
    return rmse.item()

# 训练函数将借助Adam优化器
def train(net, train_features, train_labels, test_features, test_labels,
         num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size):
    train_ls, test_ls = [], []
    train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels), batch_size)
    optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate,     weight_decay=weight_decay)    # Adam优化器：对学习率没那么敏感
    for epoch in range(num_epochs):
        for X, y in train_iter:
            optimizer.zero_grad()
            l = loss(net(X),y)
            l.backward()
            optimizer.step()
        train_ls.append(log_rmse(net,train_features,train_labels))
        if test_labels is not None:
            test_ls.append(log_rmse(net, test_features, test_labels))
    return train_ls, test_ls

（8）实现K折交叉验证，

• 首先给定k折，给定第几折，返回相应的训练集、测试集；
• for循环：
  • 然后将每一折的大小为样本数除以k，idx就是每一折的大小；
  • 把每一折对应部分取出来，如果j=i表示取到了我们想要的第几折，把它作为验证集；不然就是作为测试集；
  • 后面再看到，除了第i外，其余折也作为训练数据集，用torch.cat将原先的合并；
• 最后返回每个折对应的训练集和验证集；

# K折交叉验证
def get_k_fold_data(k,i,X,y): # 给定k折，给定第几折，返回相应的训练集、测试集
    assert k > 1
    fold_size = X.shape[0] // k  # 每一折的大小为样本数除以k
    X_train, y_train = None, None
    for j in range(k): # 每一折
        idx = slice(j * fold_size, (j+1)*fold_size) # 每一折的切片索引间隔  
        X_part, y_part = X[idx,:], y[idx] # 把每一折对应部分取出来
        if j == i: # i表示第几折，把它作为验证集
            X_valid, y_valid = X_part, y_part
        elif X_train is None: # 第一次看到X_train，则把它存起来 
            X_train, y_train = X_part, y_part
        else: # 后面再看到，除了第i外，其余折也作为训练数据集，用torch.cat将原先的合并    
            X_train = torch.cat([X_train, X_part],0)
            y_train = torch.cat([y_train, y_part],0)
    return X_train, y_train, X_valid, y_valid # 返回训练集和验证集

（9）做K折交叉验证，

• 给定各种超参数，做K次，
  • 每次拿到第i折，把数据拿出来，里面包含了训练集和验证集，
    • 初始化network，训练训练集和验证集，
    • 训练之后，会拿到train_ls, valid_ls，求和；
• 把每折的train_ls, valid_ls求和做平均为我的平均的验证集和测试集的损失；

# 返回训练和验证误差的平均值
def k_fold(k, X_train, y_train, num_epochs, learning_rate, weight_decay,batch_size):
    train_l_sum, valid_l_sum = 0, 0
    for i in range(k):
        data = get_k_fold_data(k, i, X_train, y_train) # 把第i折对应分开的数据集、验证集拿出来   
        net = get_net()
        # *是解码，变成前面返回的四个数据
        train_ls, valid_ls = train(net, *data, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size) # 训练集、验证集丢进train函数 
        
        train_l_sum += train_ls[-1]
        valid_l_sum += valid_ls[-1]
        
        if i == 0:
            d2l.plot(list(range(1, num_epochs + 1)), [train_ls,valid_ls],
                    xlabel='epoch',ylabel='rmse',xlim=[1,num_epochs],
                    legend=['train','valid'],yscale='log')
        print(f'fold{i+1},train log rmse {float(train_ls[-1]):f},'
             f'valid log rmse {float (valid_ls[-1]):f}')
    return  train_l_sum / k, valid_l_sum / k # 求和做平均

# 模型选择
k, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size = 5, 100, 5, 0, 64
train_l, valid_l = k_fold(k, train_features, train_labels, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)   
print(f'{k}-折验证：平均训练log rmse：{float(train_l):f},'f'平均验证log rmse：{float(valid_l):f}')    

 可以看到，train和validation还是重合的比较好的，虽然我没有看到太多的过拟合，但是我不能知道到底是好还是坏。

最后我们看的是5-折验证：平均训练log rmse：0.165740,平均验证log rmse：0.170209。

我们要干的事情就是不断地调k，换参数，最后看验证集的平均mse是什么样子。比如说调十次或者20次，把最好的超参数k留下来。

（10）最后就是提交你的Kaggle预测，

假设你的参数k已经调好了，那么我们最后再在完整的数据集上训练一次，输入已经调好的参数。

def train_and_pred(train_features, test_feature, train_labels, test_data, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size):
    net = get_net()
    train_ls, _ = train(net, train_features, train_labels, None, None, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)  
    d2l.plot(np.arange(1, num_epochs + 1), [train_ls], xlabel='epoch',
            ylabel = 'log rmse', xlim=[1,num_epochs], yscale='log')
    print(f'train log rmse {float(train_ls[-1]):f}')
    # 最后要做预测，测试集是没有标注的。
    preds = net(test_features).detach().numpy()
    # 测试集直接拿进去，创建pandas，把它存到submission.csv文件
    test_data['SalePrice'] = pd.Series(preds.reshape(1,-1)[0])
    submission = pd.concat([test_data['Id'],test_data['SalePrice']],axis=1)
    submission.to_csv('submission.csv',index = False)
    
train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data,
              num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)

因为此时已经没有验证集了，可以看一下你的训练是否正常。

最后要做预测，测试集是没有标注的。把测试集直接拿进去模型做预测，然后创建一个submission.csv文件，提交。