TensorFlow2入门指南 | 02 回归问题实战

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一、回归问题

回归问题在生活中是很常见的，比如股价的走势预测、天气预报中温度和湿度等的预测、交通流量的预测等。对于预测值是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间的问题称为回归问题，回归问题是一种连续值预测问题。

特别地，如果使用线性模型去逼近真实模型，那么我们把这一类方法叫做线性回归(Linear Regression，简称 LR)，线性回归是回归问题中的一种具体的实现。

二、问题描述

我们有一个数据集，这个数据集中包含100个已知点（x, y）。我们希望，建立一个数学模型，对于任意的新输入x，该模型都能输出一个近似于真实值的结果。

如果我们换一个角度来看待这个问题，它其实可以理解为一组连续值的预测问题。给定数据集𝔻，我们需要从𝔻中学习到数据的真实模型，从而预测未见过的样本的输出值。

在假定模型的类型后，学习过程就变成了搜索模型参数的问题，比如我们假设神经元为线性模型，那么训练过程即为搜索线性模型的𝒘和𝑏参数的过程。训练完成后，利用学到的模型，对于任意的新输入𝒙，我们就可以使用学习模型输出值作为真实值的近似。

为了使模型尽可能地简单，我们假定该线性模型为一次函数 y = wx + b

三、模型搭建与训练

完整代码已经上传我的Github仓库，欢迎star：https://github.com/Keyird/TensorFlow2-for-beginner

(1) 数据准备及可视化

本次数据集一共包含100个坐标点（x, y），在data.csv文件中直接给出。部分数据如下所示：

使用函数genfromtxt()可直接读取data.csv文件中的数据，并转换成numpy数组格式，做法如下：

points = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",")

为了更直观地感受，下面使用matplotlib对这些点进行可视化：

plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1])
x = np.arange(0, 100)
y = w * x + b
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

这100个点的分布如下图所示：

(2) 计算梯度、更新权值

在计算梯度前，我们需要先确定损失函数。本次实验我们采用简单的平方和误差作为损失函数：

$loss={\sum }_i(w{x}_i+b-y_i{)}^2$

根据梯度下降法，可以推知权值w、b的更新公式：

$w^{{}^{\prime }}=w-lr\ast \frac{\sigma loss}{\sigma w}$

$b^{{}^{\prime }}=b-lr\ast \frac{\sigma loss}{\sigma b}$，其中 $lr$ 为学习率

对参数w、b分别求偏倒可得：

$\frac{\sigma loss}{\sigma w}=2\sum (w{x}_i+b-y_i)x_i$

$\frac{\sigma loss}{\sigma b}=2\sum (w{x}_i+b-y_i)$

注：由于偏导符号不会打，所以以上式子中的偏导符号均由 $\sigma$符号代替。

在训练过程中，一次输入100组数据，计算平均梯度，对当前轮的参数w、b进行更新：

def step_gradient(b_current, w_current, points, learningRate):
	# 初始化w,b
    b_gradient = 0
    w_gradient = 0
    N = float(len(points))
    # 计算100个点的平均梯度
    for i in range(0, len(points)):
        x = points[i, 0]
        y = points[i, 1]
        # grad_b = 2(wx+b-y)
        b_gradient += (2/N) * ((w_current * x + b_current) - y)
        # grad_w = 2(wx+b-y)*x
        w_gradient += (2/N) * x * ((w_current * x + b_current) - y)
    # 更新权值w,b
    new_b = b_current - (learningRate * b_gradient)
    new_w = w_current - (learningRate * w_gradient)
    # 返回更新后的w,b
    return [new_b, new_w]

(3) 设置初始值

learning_rate = 0.0001 # 设置学习率
initial_b = 0  # 初始化b
initial_w = 0  # 初始化w
num_iterations = 1000 # 设置迭代次数

(4) 迭代训练指定次数

以initial_b, initial_w为初始权值，learning_rate为学习率，迭代训练num_iterations次

def gradient_descent_runner(points, starting_b, starting_w, learning_rate, num_iterations):
    b = starting_b
    w = starting_w
    # 迭代num_iterations次
    for i in range(num_iterations):
        b, w = step_gradient(b, w, np.array(points), learning_rate)
    return [b, w]
# 以learning_rate为学习率，迭代训练num_iterations次
[b, w] = gradient_descent_runner(points, initial_b, initial_w, learning_rate, num_iterations)

四、实验结果与预测

(1) 训练前后损失对比

将100组数据的平均损失作为损失进行计算。

def compute_error_for_line_given_points(b, w, points):
    totalError = 0
    for i in range(0, len(points)):
        x = points[i, 0]  # 获取点的横坐标，等价于points[i][0]
        y = points[i, 1]  # 获取点的纵坐标，等价于points[i][1]
        # 累计平方和误差损失
        totalError += (y - (w * x + b)) ** 2
    # 平均损失
    return totalError / float(len(points))

分别计算训练前和训练后的平均损失，来进行比较：

print("训练开始： b = {0}, w = {1}, error = {2}"
      .format(initial_b, initial_w,compute_error_for_line_given_points(initial_b, initial_w, points)))

print("Running...")
[b, w] = gradient_descent_runner(points, initial_b, initial_w, learning_rate, num_iterations)

print("训练 {0} 轮后： b = {1}, w = {2}, error = {3}".
      format(num_iterations, b, w,compute_error_for_line_given_points(b, w, points)))

输出对比：

从输出结果结果可以看出，迭代完1000次后，平均损失降低了很多，所以可见模型是朝着好的方向在训练。

(2) 可视化拟合结果

通过matplotlib绘制拟合结果：

plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1])
x = np.arange(0, 100)
y = w * x + b
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title("y = wx + b")
plt.plot(x, y, color='r', linewidth=2.5)
plt.show()

直线拟合结果如下：

(3) 输入任意x，预测y值

通过1000次迭代训练，我们已经得到了优化后的w，b，即直线。因此当我们任意输入一个新的x，可以根据拟合好的直线y=1.4777x+0.0889，得到预测值y。

# 任意输入一个x，预测y
print("请任意输入一个x：")
x = eval(input())
print("y={:.3f}".format(w*x+b))

如下图所示，当我们随便输入一个x=5.6，经过线性回归，预测得到y=8.364。

完整代码已经上传我的Github仓库，欢迎star：https://github.com/Keyird/TensorFlow2-for-beginner

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由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！

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转载：https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/115533903