【小白学习PyTorch教程】七、基于乳腺癌数据集构建Logistic 二分类模型
「@Author：Runsen」
在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的，而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类：标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。
在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。
1. 数据集加载
在这里，我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。从 sklearn.datasets 模块加载。接下来，可以使用内置函数从数据集中提取 X 和 Y，代码如下所示。
from sklearn import datasets
breast_cancer=datasets.load_breast_cancer()
x,y=breast_cancer.data,breast_cancer.target
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test= train_test_split(x,y,test_size=0.2)
在上面的代码中，测试大小表示要用作测试数据集的数据的比例。因此，80% 用于训练，20% 用于测试。
2. 预处理
由于这是一个分类问题，一个好的预处理步骤是应用标准的缩放器变换。
scaler=sklearn.preprocessing.StandardScaler()
x_train=scaler.fit_transform(x_train)
x_test=scaler.fit_transform(x_test)
现在，在使用Logistic 模型之前，还有最后一个关键的数据处理步骤。在Pytorch 需要使用张量。因此，我们使用“torch.from_numpy()”方法将所有四个数据转换为张量。
在此之前将数据类型转换为 float32很重要。可以使用“astype()”函数来做到这一点。
import numpy as np
import torch
x_train=torch.from_numpy(x_train.astype(np.float32))
x_test=torch.from_numpy(x_test.astype(np.float32))
y_train=torch.from_numpy(y_train.astype(np.float32))
y_test=torch.from_numpy(y_test.astype(np.float32))
我们知道 y 必须采用列张量而不是行张量的形式。因此，使用代码中所示的view操作执行此更改。对 y_test 也做同样的操作。
y_train=y_train.view(y_train.shape[0],1)
y_test=y_test.view(y_test.shape[0],1)
预处理步骤完成，您可以继续进行模型构建。
3. 模型搭建
现在，我们已准备好输入数据。让我们看看如何在 PyTorch 中编写用于逻辑回归的自定义模型。第一步是用模型名称定义一个类。这个类应该派生torch.nn.Module。
在类内部，我们有__init__ 函数和 forward函数。
class Logistic_Reg_model(torch.nn.Module):
def __init__(self,no_input_features):
super(Logistic_Reg_model,self).__init__()
self.layer1=torch.nn.Linear(no_input_features,20)
self.layer2=torch.nn.Linear(20,1)
def forward(self,x):
y_predicted=self.layer1(x)
y_predicted=torch.sigmoid(self.layer2(y_predicted))
return y_predicted
在__init__方法中，必须在模型中定义所需的层。在这里，使用线性层，可以从 torch.nn 模块声明。需要为图层指定任何名称，例如本例中的“layer1”。所以，我已经声明了 2 个线性层。
语法为：torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)接下来，也要有“forward()”函数，负责执行前向传递/传播。输入通过之前定义的 2 个层。此外，第二层的输出通过一个称为 sigmoid的激活函数。
激活函数用于捕捉线性数据中的复杂关系。在这种情况下，我们使用 sigmoid 激活函数。
在这种情况下，我们选择 sigmoid 函数的原因是它会将值限制为（0 到 1）。下面是 sigmoid 函数的图形及其公式
4. 训练和优化
定义类后，初始化模型。
model=Logistic_Reg_model(n_features)
现在，需要定义损失函数和优化算法。在 Pytorch 中，可以通过简单的步骤选择并导入所需的损失函数和优化算法。在这里，选择 BCE 作为我们的损失标准。
BCE代表二元交叉熵损失。它通常用于二元分类示例。值得注意的一点是，当使用 BCE 损失函数时，节点的输出应该在（0-1）之间。我们需要为此使用适当的激活函数。
对于优化器，选择 SGD 或随机梯度下降。SGD 算法，通常用作优化器。还有其他优化器，如 Adam、lars 等。
优化算法有一个称为学习率的参数。这基本上决定了算法接近局部最小值的速率，此时损失最小。这个值很关键。
因为如果学习率值太高，算法可能会突然出现并错过局部最小值。如果它太小，则会花费大量时间并且可能无法收敛。因此，学习率“lr”是一个超参数，应该微调到最佳值。
criterion=torch.nn.BCELoss()
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)
接下来，决定 epoch 的数量，然后编写训练循环。
number_of_epochs=100
for epoch in range(number_of_epochs):
y_prediction=model(x_train)
loss=criterion(y_prediction,y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
if (epoch+1)%10 == 0:
print('epoch:', epoch+1,',loss=',loss.item())
如果发生了第一次前向传播。接下来，计算损失。当loss.backward()被调用时，它计算损失相对于（层的）权重的梯度。然后通过调用optimizer.step()更新权重。之后，必须为下一次迭代清空权重。因此调用 zero_grad()方法。
计算准确度
with torch.no_grad():
y_pred=model(x_test)
y_pred_class=y_pred.round()
accuracy=(y_pred_class.eq(y_test).sum())/float(y_test.shape[0])
print(accuracy.item())
# 0.92105
使用torch.no_grad()，目的是基跳过权重的梯度计算。所以，我在这个循环中写的任何内容都不会导致权重发生变化，因此不会干扰反向传播过程。
往期精彩回顾
适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习及深度学习笔记等资料打印机器学习在线手册深度学习笔记专辑《统计学习方法》的代码复现专辑
AI基础下载机器学习的数学基础专辑黄海广老师《机器学习课程》课件合集
本站qq群851320808，加入微信群请扫码：