PyTorch实现多维度特征输入逻辑回归

2024-04-02 19:04:59 270人浏览安东尼

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摘要

目录一、实现过程1、准备数据2、设计模型4、训练过程5、结果展示二、参考文献一、实现过程 1、准备数据本文数据采取文献[1]给出的数据集，该数据集前8列为特征，最后1列为标签(0/

一、实现过程

1、准备数据

本文数据采取文献[1]给出的数据集，该数据集前8列为特征，最后1列为标签(0/1)。本模型使用pandas处理该数据集，需要注意的是，原始数据集没有特征名称，需要自己在第一行添加上去，否则，pandas会把第一行的数据当成特征名称处理，从而影响最后的分类效果。

代码如下：

# 1、准备数据
import torch
import pandas as pd
import numpy as np
xy = pd.read_csv('G:/datasets/diabetes/diabetes.csv',dtype=np.float32)    # 文件路径
x_data = torch.from_numpy(xy.values[:,:-1])
y_data = torch.from_numpy(xy.values[:,[-1]])

2、设计模型

本文采取文献[1]的思路，激活函数使用ReLU，最后一层使用Sigmoid函数，

代码如下：

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model,self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(8,6)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(6,4)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(4,1)
        self.activate = torch.nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        x = self.activate(self.linear1(x))
        x = self.activate(self.linear2(x))
        x = torch.sigmoid(self.linear3(x))
        return x
model = Model()

将模型和数据加载到GPU上，代码如下：

### 将模型和训练数据加载到GPU上
# 模型加载到GPU上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 数据加载到GPU上
x = x_data.to(device)
y = y_data.to(device)

3、构造损失函数和优化器
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)

4、训练过程

epoch_list = []
loss_list = []
epochs = 10000
for epoch in range(epochs):
    # Forward
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y)
    print(epoch, loss)

    epoch_list.append(epoch)
    loss_list.append(loss.data.item())

    # Backward
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # Update
    optimizer.step()

5、结果展示

查看各个层的权重和偏置：

model.linear1.weight,model.linear1.bias
model.linear2.weight,model.linear2.bias
model.linear3.weight,model.linear3.bias

损失值随迭代次数的变化曲线：

# 绘图展示
plt.plot(epoch_list,loss_list,'b')
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.grid()
plt.show()

最终的损失和准确率：

# 准确率
y_pred_label = torch.where(y_pred.data.cpu() >= 0.5,torch.tensor([1.0]),torch.tensor([0.0]))
acc = torch.eq(y_pred_label, y_data).sum().item()/y_data.size(0)

print("loss = ",loss.item(), "acc = ",acc)

loss =  0.4232381284236908 acc =  0.7931488801054019