使用飞桨实现波士顿房价预测任务（详细代码及图文讲解）

使用飞桨实现波士顿房价预测任务

在数据处理之前，需要先加载飞桨框架的相关类库。
没配好环境和安装飞桨的看我之前的博客，里面有详细的配置教程：https://blog.csdn.net/Myx74270512/article/details/127760323?spm=1001.2014.3001.5502

加载飞桨、NumPy和相关类库

import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import random

def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = './work/housing.data'
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)

    # 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数
    feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \

                      'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]

    feature_num = len(feature_names)

    # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
    # 将原数据集拆分成训练集和测试集
    # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
    # 测试集和训练集必须是没有交集的
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    training_data = data[:offset]

    # 计算train数据集的最大值，最小值，平均值
    maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \

                                 training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]
    # 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化

    global max_values

    global min_values

    global avg_values

    max_values = maximums

    min_values = minimums

    avg_values = avgs

    # 对数据进行归一化处理
    for i in range(feature_num):
        data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data

# 验证数据集读取程序的正确性
training_data, test_data = load_data()

print(training_data.shape)
print(training_data[1,:])

class Regressor(paddle.nn.Layer):
    # self代表类的实例自身
    def __init__(self):
        # 初始化父类中的一些参数
        super(Regressor, self).__init__()
        # 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
    # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

训练配置

# 声明定义好的线性回归模型
model = Regressor()
# 开启模型训练模式
model.train()
# 加载数据
training_data, test_data = load_data()
# 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

训练过程

内层循环： 负责整个数据集的一次遍历，采用分批次方式（batch）。假设数据集样本数量为1000，一个批次有10个样本，则遍历一次数据集的批次数量是1000/10=100，即内层循环需要执行100次。

for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):

外层循环： 定义遍历数据集的次数，通过参数EPOCH_NUM设置。

batch的取值会影响模型训练效果，batch过大，会增大内存消耗和计算时间，且训练效果并不会明显提升（每次参数只向梯度反方向移动一小步，因此方向没必要特别精确）；batch过小，每个batch的样本数据没有统计意义，计算的梯度方向可能偏差较大。由于房价预测模型的训练数据集较小，因此将batch设置为10。

for epoch_id in range(EPOCH_NUM):

EPOCH_NUM = 10   # 设置外层循环次数

BATCH_SIZE = 10  # 设置batch大小


# 定义外层循环

for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
    # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱
    np.random.shuffle(training_data)
    # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据

    mini_batches = [training_data[k:k+BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]

    # 定义内层循环
    for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
        x = np.array(mini_batch[:, :-1]) # 获得当前批次训练数据
        y = np.array(mini_batch[:, -1:]) # 获得当前批次训练标签（真实房价）

        # 将numpy数据转为飞桨动态图tensor的格式
        house_features = paddle.to_tensor(x)
        prices = paddle.to_tensor(y)
        
        # 前向计算
        predicts = model(house_features)
        # 计算损失
        loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)
        avg_loss = paddle.mean(loss)
        if iter_id%20==0:
            print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))

        # 反向传播，计算每层参数的梯度值
        avg_loss.backward()
        # 更新参数，根据设置好的学习率迭代一步
        opt.step()
        # 清空梯度变量，以备下一轮计算
        opt.clear_grad()

保存并测试模型

# 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams
paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams')
print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model.pdparams中")

测试模型

def load_one_example():
    # 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据
    idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])
    idx = -10
    one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]
 
    # 修改该条数据shape为[1,13]
    one_data =  one_data.reshape([1,-1])
    
return one_data, label

# 参数为保存模型参数的文件地址 
model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
model.eval()

# 参数为数据集的文件地址
 
one_data, label = load_one_example()
 
# 将数据转为动态图的variable格式
 
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
 
predict = model(one_data)
 
 
 
# 对结果做反归一化处理
 
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
 
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]

print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))

附完整源码：

import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import random


def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = './work/housing.data'
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)

    # 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数
    feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \
                     'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
    feature_num = len(feature_names)

    # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])

    # 将原数据集拆分成训练集和测试集
    # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
    # 测试集和训练集必须是没有交集的
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    training_data = data[:offset]

    # 计算train数据集的最大值，最小值，平均值
    maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \
                               training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]

    # 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化
    global max_values
    global min_values
    global avg_values
    max_values = maximums
    min_values = minimums
    avg_values = avgs

    # 对数据进行归一化处理
    for i in range(feature_num):
        data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data

# 验证数据集读取程序的正确性
training_data, test_data = load_data()
print(training_data.shape)
print(training_data[1,:])


class Regressor(paddle.nn.Layer):

    # self代表类的实例自身
    def __init__(self):
        # 初始化父类中的一些参数
        super(Regressor, self).__init__()

        # 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)

    # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

# 声明定义好的线性回归模型
model = Regressor()
# 开启模型训练模式
model.train()
# 加载数据
training_data, test_data = load_data()
# 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

EPOCH_NUM = 10  # 设置外层循环次数
BATCH_SIZE = 10  # 设置batch大小

# 定义外层循环
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
    # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱
    np.random.shuffle(training_data)
    # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据
    mini_batches = [training_data[k:k + BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]
    # 定义内层循环
    for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
        x = np.array(mini_batch[:, :-1])  # 获得当前批次训练数据
        y = np.array(mini_batch[:, -1:])  # 获得当前批次训练标签（真实房价）
        # 将numpy数据转为飞桨动态图tensor的格式
        house_features = paddle.to_tensor(x)
        prices = paddle.to_tensor(y)

        # 前向计算
        predicts = model(house_features)

        # 计算损失
        loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)
        avg_loss = paddle.mean(loss)
        if iter_id % 20 == 0:
            print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))

        # 反向传播，计算每层参数的梯度值
        avg_loss.backward()
        # 更新参数，根据设置好的学习率迭代一步
        opt.step()
        # 清空梯度变量，以备下一轮计算
        opt.clear_grad()

# 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams
paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams')
print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model.pdparams中")


def load_one_example():
    # 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据
    idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])
    idx = -10
    one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]
    # 修改该条数据shape为[1,13]
    one_data = one_data.reshape([1, -1])

    return one_data, label


# 参数为保存模型参数的文件地址
model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
model.eval()

# 参数为数据集的文件地址
one_data, label = load_one_example()
# 将数据转为动态图的variable格式
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
predict = model(one_data)

# 对结果做反归一化处理
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]

print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))

环境的话没问题直接运行：
实验运行结果：

飞桨针对很多应用场景和机器资源做了性能优化，在功能和性能上远强于自行编写的模型。

这次飞桨实验就到此为止了，祝大家运行一切顺利！