李宏毅深度学习_homework01Homework 1: Linear RegressionLoad 'train.csv’PreprocessingExtract Features (1)Extract Features (2)Normalize (1)TrainingTestingPredictionSave Prediction to CSV File

68 阅读 0 评论 45 点赞

我是靠谱客的博主稳重便当，最近开发中收集的这篇文章主要介绍李宏毅深度学习_homework01Homework 1: Linear RegressionLoad 'train.csv’PreprocessingExtract Features (1)Extract Features (2)Normalize (1)TrainingTestingPredictionSave Prediction to CSV File，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

需要指出的是，以下内容是由李宏毅老师的课程中得到。

Homework 1: Linear Regression

本次目標：由前 9 個小時的 18 個 features (包含 PM2.5)預測的 10 個小時的 PM2.5。

Load 'train.csv’

train.csv 的資料為 12 個月中，每個月取 20 天，每天 24 小時的資料(每小時資料有 18 個 features)。

import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from google.colab import drive 
!gdown --id '1wNKAxQ29G15kgpBy_asjTcZRRgmsCZRm' --output data.zip
!unzip data.zip
# data = pd.read_csv('gdrive/My Drive/hw1-regression/train.csv', header = None, encoding = 'big5')
data = pd.read_csv('./train.csv', encoding = 'big5')

Preprocessing

取需要的數值部分，將 ‘RAINFALL’ 欄位全部補 0。
另外，如果要在 colab 重覆這段程式碼的執行，請從頭開始執行(把上面的都重新跑一次)，以避免跑出不是自己要的結果（若自己寫程式不會遇到，但 colab 重複跑這段會一直往下取資料。意即第一次取原本資料的第三欄之後的資料，第二次取第一次取的資料掉三欄之後的資料，…）。

data = data.iloc[:, 3:]
data[data == 'NR'] = 0
raw_data = data.to_numpy()

Extract Features (1)

將原始 4320 * 18 的資料依照每個月分重組成 12 個 18 (features) * 480 (hours) 的資料。

month_data = {}
for month in range(12):
    sample = np.empty([18, 480])
    for day in range(20):
        sample[:, day * 24 : (day + 1) * 24] = raw_data[18 * (20 * month + day) : 18 * (20 * month + day + 1), :]
    month_data[month] = sample

Extract Features (2)

每個月會有 480hrs，每 9 小時形成一個 data，每個月會有 471 個 data，故總資料數為 471 * 12 筆，而每筆 data 有 9 * 18 的 features (一小時 18 個 features * 9 小時)。

對應的 target 則有 471 * 12 個(第 10 個小時的 PM2.5)

x = np.empty([12 * 471, 18 * 9], dtype = float)
y = np.empty([12 * 471, 1], dtype = float)
for month in range(12):
    for day in range(20):
        for hour in range(24):
            if day == 19 and hour > 14:
                continue
            x[month * 471 + day * 24 + hour, :] = month_data[month][:,day * 24 + hour : day * 24 + hour + 9].reshape(1, -1) #vector dim:18*9 (9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9)
            y[month * 471 + day * 24 + hour, 0] = month_data[month][9, day * 24 + hour + 9] #value
print(x)
print(y)

Normalize (1)

mean_x = np.mean(x, axis = 0) #18 * 9 
std_x = np.std(x, axis = 0) #18 * 9 
for i in range(len(x)): #12 * 471
    for j in range(len(x[0])): #18 * 9 
        if std_x[j] != 0:
            x[i][j] = (x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]
x

#Split Training Data Into “train_set” and "validation_set"
這部分是針對作業中 report 的第二題、第三題做的簡單示範，以生成比較中用來訓練的 train_set 和不會被放入訓練、只是用來驗證的 validation_set。

import math
x_train_set = x[: math.floor(len(x) * 0.8), :]
y_train_set = y[: math.floor(len(y) * 0.8), :]
x_validation = x[math.floor(len(x) * 0.8): , :]
y_validation = y[math.floor(len(y) * 0.8): , :]
print(x_train_set)
print(y_train_set)
print(x_validation)
print(y_validation)
print(len(x_train_set))
print(len(y_train_set))
print(len(x_validation))
print(len(y_validation))

Training

(和上圖不同處: 下面的 code 採用 Root Mean Square Error)

因為常數項的存在，所以 dimension (dim) 需要多加一欄；eps 項是避免 adagrad 的分母為 0 而加的極小數值。

每一個 dimension (dim) 會對應到各自的 gradient, weight (w)，透過一次次的 iteration (iter_time) 學習。

dim = 18 * 9 + 1
w = np.zeros([dim, 1])
x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis = 1).astype(float)
learning_rate = 100
iter_time = 1000
adagrad = np.zeros([dim, 1])
eps = 0.0000000001
for t in range(iter_time):
    loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2))/471/12)#rmse
    if(t%100==0):
        print(str(t) + ":" + str(loss))
    gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y) #dim*1
    adagrad += gradient ** 2
    w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps)
np.save('weight.npy', w)
w

Testing

# testdata = pd.read_csv('gdrive/My Drive/hw1-regression/test.csv', header = None, encoding = 'big5')
testdata = pd.read_csv('./test.csv', header = None, encoding = 'big5')
test_data = testdata.iloc[:, 2:]
test_data[test_data == 'NR'] = 0
test_data = test_data.to_numpy()
test_x = np.empty([240, 18*9], dtype = float)
for i in range(240):
    test_x[i, :] = test_data[18 * i: 18* (i + 1), :].reshape(1, -1)
for i in range(len(test_x)):
    for j in range(len(test_x[0])):
        if std_x[j] != 0:
            test_x[i][j] = (test_x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]
test_x = np.concatenate((np.ones([240, 1]), test_x), axis = 1).astype(float)
test_x

Prediction

說明圖同上

有了 weight 和測試資料即可預測 target。

w = np.load('weight.npy')
ans_y = np.dot(test_x, w)
ans_y

Save Prediction to CSV File

import csv
with open('submit.csv', mode='w', newline='') as submit_file:
    csv_writer = csv.writer(submit_file)
    header = ['id', 'value']
    print(header)
    csv_writer.writerow(header)
    for i in range(240):
        row = ['id_' + str(i), ans_y[i][0]]
        csv_writer.writerow(row)
        print(row)