[Tensorflow2.0] Kaggle Titanic prédiction du taux de vie et de mortalité

Préface

taux de mortalité Kaggle Titanic prévisions -0,81 précision -python analyse des données ultra-détaillées - Télécharger avec le code source et les rapports de
la nouvelle version de l'article, prévu précédemment (apprentissage automatique) réalisée avec sklearn, maintenant avec Tensorflow2.0 (apprentissage profond)

1-1. Exemple de processus de modélisation de données structurées

Premièrement, préparez les données

L'objectif de l'ensemble de données Titanic est de prédire s'ils survivront à l'écrasement du Titanic après que la glace coulée aura coulé.

Les données structurées sont généralement prétraitées à l'aide de DataFrame dans Pandas.

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf 
from tensorflow.keras import models,layers

dftrain_raw = pd.read_csv('./data/titanic/train.csv')
dftest_raw = pd.read_csv('./data/titanic/test.csv')
dftrain_raw.head(10)

[Le transfert de l'image de la chaîne externe a échoué, le site source peut avoir un mécanisme de chaîne antivol, il est recommandé d'enregistrer l'image et de la télécharger directement (img-71zMM1hs-1586682837395) (./data/1-1-data set display.jpg)]

Description du champ:

• Survived: 0 signifie la mort, 1 signifie la survie [étiquette y]
• Pclass: Le type de billet détenu par les passagers, il existe trois valeurs (1,2,3) [Convertir en code onehot]
• Nom: nom du passager 【lancer】
• Sexe: sexe des passagers [converti en caractéristiques booléennes]
• Âge: âge du passager (manquant) [Fonctions numériques, ajouter "L'âge est manquant" comme fonction auxiliaire]
• SibSp: Nombre de frères et sœurs / conjoints de passagers (valeur entière) [Caractéristiques numériques]
• Parch: Nombre de parents / enfants de passagers (valeur entière) [Caractéristiques numériques]
• Ticket: numéro de ticket (chaîne) [arrondi vers le bas]
• Tarif: Le prix du billet détenu par le passager (virgule flottante, allant de 0 à 500) [Caractéristiques numériques]
• Cabine: cabine passagers (manquante) [Ajouter "si la cabine est manquante" comme fonction auxiliaire]
• Embarqué: Port d'embarquement des passagers: S, C, Q (manquant) [converti en codage onehot, S, C, Q, nan en quatre dimensions]

En utilisant la fonction de visualisation des données de Pandas, nous pouvons simplement effectuer EDA (Exploratory Data Analysis).

distribution d'étiquettes

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar',
     figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0)
ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15)
plt.show()

Répartition par âge

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw['Age'].plot(kind = 'hist',bins = 20,color= 'purple',
                    figsize = (12,8),fontsize=15)

ax.set_ylabel('Frequency',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Age',fontsize = 15)
plt.show()

Corrélation entre l'âge et l'étiquette

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw.query('Survived == 0')['Age'].plot(kind = 'density',
                      figsize = (12,8),fontsize=15)
dftrain_raw.query('Survived == 1')['Age'].plot(kind = 'density',
                      figsize = (12,8),fontsize=15)
ax.legend(['Survived==0','Survived==1'],fontsize = 12)
ax.set_ylabel('Density',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Age',fontsize = 15)
plt.show()

Ce qui suit est le prétraitement formel des données

def preprocessing(dfdata):

    dfresult= pd.DataFrame()

    #Pclass
    dfPclass = pd.get_dummies(dfdata['Pclass'])
    dfPclass.columns = ['Pclass_' +str(x) for x in dfPclass.columns ]
    dfresult = pd.concat([dfresult,dfPclass],axis = 1)

    #Sex
    dfSex = pd.get_dummies(dfdata['Sex'])
    dfresult = pd.concat([dfresult,dfSex],axis = 1)

    #Age
    dfresult['Age'] = dfdata['Age'].fillna(0)
    dfresult['Age_null'] = pd.isna(dfdata['Age']).astype('int32')

    #SibSp,Parch,Fare
    dfresult['SibSp'] = dfdata['SibSp']
    dfresult['Parch'] = dfdata['Parch']
    dfresult['Fare'] = dfdata['Fare']

    #Carbin
    dfresult['Cabin_null'] =  pd.isna(dfdata['Cabin']).astype('int32')

    #Embarked
    dfEmbarked = pd.get_dummies(dfdata['Embarked'],dummy_na=True)
    dfEmbarked.columns = ['Embarked_' + str(x) for x in dfEmbarked.columns]
    dfresult = pd.concat([dfresult,dfEmbarked],axis = 1)

    return(dfresult)

x_train = preprocessing(dftrain_raw)
y_train = dftrain_raw['Survived'].values

x_test = preprocessing(dftest_raw)
y_test = dftest_raw['Survived'].values

print("x_train.shape =", x_train.shape )
print("x_test.shape =", x_test.shape )

x_train.shape = (712, 15)
x_test.shape = (179, 15)

Deuxièmement, définissez le modèle

Il existe trois façons de créer des modèles à l'aide de l'interface Keras: utilisez Sequential pour créer des modèles dans l'ordre des couches, utilisez des API fonctionnelles pour créer des modèles structurels arbitraires et héritez des classes de base de modèle pour créer des modèles personnalisés.

Choisissez ici d'utiliser le séquentiel le plus simple, selon le modèle de séquence de couches.

tf.keras.backend.clear_session()

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(20,activation = 'relu',input_shape=(15,)))
model.add(layers.Dense(10,activation = 'relu' ))
model.add(layers.Dense(1,activation = 'sigmoid' ))

model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 20)                320       
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                210       
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 11        
=================================================================
Total params: 541
Trainable params: 541
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Troisièmement, le modèle de formation

Il existe généralement trois méthodes pour les modèles d'entraînement, la méthode d'ajustement intégrée, la méthode train_on_batch intégrée et la boucle d'apprentissage personnalisée. Ici, nous choisissons la méthode d'ajustement intégrée la plus utilisée et la plus simple.

# 二分类问题选择二元交叉熵损失函数
model.compile(optimizer='adam',
            loss='binary_crossentropy',
            metrics=['AUC'])

history = model.fit(x_train,y_train,
                    batch_size= 64,
                    epochs= 30,
                    validation_split=0.2 #分割一部分训练数据用于验证
                   )

Train on 569 samples, validate on 143 samples
Epoch 1/30
569/569 [==============================] - 1s 2ms/sample - loss: 3.5841 - AUC: 0.4079 - val_loss: 3.4429 - val_AUC: 0.4129
Epoch 2/30
569/569 [==============================] - 0s 102us/sample - loss: 2.6093 - AUC: 0.3967 - val_loss: 2.4886 - val_AUC: 0.4139
Epoch 3/30
569/569 [==============================] - 0s 68us/sample - loss: 1.8375 - AUC: 0.4003 - val_loss: 1.7383 - val_AUC: 0.4223
Epoch 4/30
569/569 [==============================] - 0s 83us/sample - loss: 1.2545 - AUC: 0.4390 - val_loss: 1.1936 - val_AUC: 0.4765
Epoch 5/30
569/569 [==============================] - ETA: 0s - loss: 1.4435 - AUC: 0.375 - 0s 90us/sample - loss: 0.9141 - AUC: 0.5192 - val_loss: 0.8274 - val_AUC: 0.5584
Epoch 6/30
569/569 [==============================] - 0s 110us/sample - loss: 0.7052 - AUC: 0.6290 - val_loss: 0.6596 - val_AUC: 0.6880
Epoch 7/30
569/569 [==============================] - 0s 90us/sample - loss: 0.6410 - AUC: 0.7086 - val_loss: 0.6519 - val_AUC: 0.6845
Epoch 8/30
569/569 [==============================] - 0s 93us/sample - loss: 0.6246 - AUC: 0.7080 - val_loss: 0.6480 - val_AUC: 0.6846
Epoch 9/30
569/569 [==============================] - 0s 73us/sample - loss: 0.6088 - AUC: 0.7113 - val_loss: 0.6497 - val_AUC: 0.6838
Epoch 10/30
569/569 [==============================] - 0s 79us/sample - loss: 0.6051 - AUC: 0.7117 - val_loss: 0.6454 - val_AUC: 0.6873
Epoch 11/30
569/569 [==============================] - 0s 96us/sample - loss: 0.5972 - AUC: 0.7218 - val_loss: 0.6369 - val_AUC: 0.6888
Epoch 12/30
569/569 [==============================] - 0s 92us/sample - loss: 0.5918 - AUC: 0.7294 - val_loss: 0.6330 - val_AUC: 0.6908
Epoch 13/30
569/569 [==============================] - 0s 75us/sample - loss: 0.5864 - AUC: 0.7363 - val_loss: 0.6281 - val_AUC: 0.6948
Epoch 14/30
569/569 [==============================] - 0s 104us/sample - loss: 0.5832 - AUC: 0.7426 - val_loss: 0.6240 - val_AUC: 0.7030
Epoch 15/30
569/569 [==============================] - 0s 74us/sample - loss: 0.5777 - AUC: 0.7507 - val_loss: 0.6200 - val_AUC: 0.7066
Epoch 16/30
569/569 [==============================] - 0s 79us/sample - loss: 0.5726 - AUC: 0.7569 - val_loss: 0.6155 - val_AUC: 0.7132
Epoch 17/30
569/569 [==============================] - 0s 99us/sample - loss: 0.5674 - AUC: 0.7643 - val_loss: 0.6070 - val_AUC: 0.7255
Epoch 18/30
569/569 [==============================] - 0s 97us/sample - loss: 0.5631 - AUC: 0.7721 - val_loss: 0.6061 - val_AUC: 0.7305
Epoch 19/30
569/569 [==============================] - 0s 73us/sample - loss: 0.5580 - AUC: 0.7792 - val_loss: 0.6027 - val_AUC: 0.7332
Epoch 20/30
569/569 [==============================] - 0s 85us/sample - loss: 0.5533 - AUC: 0.7861 - val_loss: 0.5997 - val_AUC: 0.7366
Epoch 21/30
569/569 [==============================] - 0s 87us/sample - loss: 0.5497 - AUC: 0.7926 - val_loss: 0.5961 - val_AUC: 0.7433
Epoch 22/30
569/569 [==============================] - 0s 101us/sample - loss: 0.5454 - AUC: 0.7987 - val_loss: 0.5943 - val_AUC: 0.7438
Epoch 23/30
569/569 [==============================] - 0s 100us/sample - loss: 0.5398 - AUC: 0.8057 - val_loss: 0.5926 - val_AUC: 0.7492
Epoch 24/30
569/569 [==============================] - 0s 79us/sample - loss: 0.5328 - AUC: 0.8122 - val_loss: 0.5912 - val_AUC: 0.7493
Epoch 25/30
569/569 [==============================] - 0s 86us/sample - loss: 0.5283 - AUC: 0.8147 - val_loss: 0.5902 - val_AUC: 0.7509
Epoch 26/30
569/569 [==============================] - 0s 67us/sample - loss: 0.5246 - AUC: 0.8196 - val_loss: 0.5845 - val_AUC: 0.7552
Epoch 27/30
569/569 [==============================] - 0s 72us/sample - loss: 0.5205 - AUC: 0.8271 - val_loss: 0.5837 - val_AUC: 0.7584
Epoch 28/30
569/569 [==============================] - 0s 74us/sample - loss: 0.5144 - AUC: 0.8302 - val_loss: 0.5848 - val_AUC: 0.7561
Epoch 29/30
569/569 [==============================] - 0s 77us/sample - loss: 0.5099 - AUC: 0.8326 - val_loss: 0.5809 - val_AUC: 0.7583
Epoch 30/30
569/569 [==============================] - 0s 80us/sample - loss: 0.5071 - AUC: 0.8349 - val_loss: 0.5816 - val_AUC: 0.7605

Quatrièmement, le modèle d'évaluation

Nous évaluons d'abord l'effet du modèle sur l'ensemble d'apprentissage et l'ensemble de validation.

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_metric(history, metric):
    train_metrics = history.history[metric]
    val_metrics = history.history['val_'+metric]
    epochs = range(1, len(train_metrics) + 1)
    plt.plot(epochs, train_metrics, 'bo--')
    plt.plot(epochs, val_metrics, 'ro-')
    plt.title('Training and validation '+ metric)
    plt.xlabel("Epochs")
    plt.ylabel(metric)
    plt.legend(["train_"+metric, 'val_'+metric])
    plt.show()

plot_metric(history,"loss")

plot_metric(history,"AUC")

Jetons un autre regard sur l'effet du modèle sur l'ensemble de test.

model.evaluate(x = x_test,y = y_test)

[0.5191367897907448, 0.8122605]

Cinq, utilisez le modèle

#预测概率
model.predict(x_test[0:10])
#model(tf.constant(x_test[0:10].values,dtype = tf.float32)) #等价写法

array([[0.26501188],
       [0.40970832],
       [0.44285864],
       [0.78408605],
       [0.47650957],
       [0.43849158],
       [0.27426785],
       [0.5962582 ],
       [0.59476686],
       [0.17882936]], dtype=float32)

#预测类别
model.predict_classes(x_test[0:10])

array([[0],
       [0],
       [0],
       [1],
       [0],
       [0],
       [0],
       [1],
       [1],
       [0]], dtype=int32)

Six, enregistrez le modèle

Vous pouvez utiliser Keras pour enregistrer le modèle, ou vous pouvez utiliser TensorFlow pour enregistrer le modèle. Le premier ne convient que pour la restauration de modèles à l'aide de l'environnement Python, tandis que le second peut être utilisé pour le déploiement de modèles sur plusieurs plateformes.

Il est recommandé d'utiliser cette dernière méthode pour la sauvegarde.

1. Enregistrer en mode Keras

# 保存模型结构及权重

model.save('./data/keras_model.h5')  

del model  #删除现有模型

# identical to the previous one
model = models.load_model('./data/keras_model.h5')
model.evaluate(x_test,y_test)

[0.5191367897907448, 0.8122605]

# 保存模型结构
json_str = model.to_json()

# 恢复模型结构
model_json = models.model_from_json(json_str)

#保存模型权重
model.save_weights('./data/keras_model_weight.h5')

# 恢复模型结构
model_json = models.model_from_json(json_str)
model_json.compile(
        optimizer='adam',
        loss='binary_crossentropy',
        metrics=['AUC']
    )

# 加载权重
model_json.load_weights('./data/keras_model_weight.h5')
model_json.evaluate(x_test,y_test)

[0.5191367897907448, 0.8122605]

2. Stockage natif TensorFlow

# 保存权重，该方式仅仅保存权重张量
model.save_weights('./data/tf_model_weights.ckpt',save_format = "tf")

# 保存模型结构与模型参数到文件,该方式保存的模型具有跨平台性便于部署

model.save('./data/tf_model_savedmodel', save_format="tf")
print('export saved model.')

model_loaded = tf.keras.models.load_model('./data/tf_model_savedmodel')
model_loaded.evaluate(x_test,y_test)

[0.5191365896656527, 0.8122605]