本篇文章采用的数据集为TensorFlow提供的波士顿房价数据集,仅有数据506个，并且404个用来训练，拿出102个用来当作测试数据集。

准备工作

本篇文章TensorFlow版本为TensorFlow 2.0 Beta,Python3

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

导入数据集

(train_data,train_label),(test_data,test_label) = tf.keras.datasets.boston_housing.load_data()
print(train_data.shape)
print(test_data.shape)

通过观察发现拥有404条训练数据和102条训练数据且有13个不同的特征属性,13个特征属性代表如下: 1. 人均犯罪率 2. 占地面积超过25,000平方英尺的住宅用地比例。 3. 每个城镇非零售业务的比例。 4. 查尔斯河虚拟变量 如果是大片土地则为1，否则为0 5. 氮的氧化物浓度(分之1000万 6. 平均每人所住房间数 7. 1940年前业主单位所占的比例 8. 到达波士顿就业中心的加权距离 9. 到达径向公路的系数 10. 所有财产价值的每10000美元的税率 11. 城镇师生比例 12. 城镇黑人比例按照式计算 13. 地位较低人士的百分比

对数据进行处理

# 对数据进行处理(使用dataset初始数据)
ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_data,train_label))
ds_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_data,test_label))
# 设置对数据进行乱序+重复+批次处理
ds_train = ds_train.shuffle(train_label.shape[0]).repeat().batch(101)
ds_test = ds_test.batch(101)

建造模型

def build_model():
    # 创建模型
    model = tf.keras.Sequential([
        # 输入层
        tf.keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu,input_shape=(13,)),
        # 隐藏层
        tf.keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu),
        # 输出层
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])
    # 编译模型
    model.compile(
        optimizer=tf.optimizers.Adam(0.001),
        loss=tf.losses.mse,
        metrics=['mae']
    )
    return model
model = build_model()
print(model.summary())

训练模型

# 每一个epoch的迭代次数
train_steps_per_epochs = train_data.shape[0] // 101
test_steps_per_epochs = test_data.shape[0] // 101
# 设置模型自动停止
early_stop = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20)
# 训练模型(500个epoch)并放入history
history =model.fit(
    ds_train,
    epochs=500,
    steps_per_epoch=train_steps_per_epochs,
    validation_data=ds_test,
    validation_steps=test_steps_per_epochs,
    callbacks=[early_stop]
)

图形展示

训练过程的数据都保存在了history里面，我们可以通过画图来查看训练过程：

# 绘图函数
def plot_history(history):
    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.title('loss')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss')
    plt.legend()
    plt.subplot(2, 1, 2)
    plt.title('mae')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('mae'), label='mae')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_mae'), label='val_mae')
    plt.legend()
    plt.show()
plot_history(history)

预测数据

test_predictions = model.predict(test_data).flatten()
print(test_predictions)

[11.642183  19.59567   21.726236  34.196423  22.4167    22.425404
 28.799603  23.66306   19.806677  19.32042   15.688759  17.867088
 16.530552  40.41346   19.615501  21.516493  24.449144  19.616917
 17.958574  26.871962  11.995824   8.774342  20.539331  15.862772
 22.449028  22.83855   30.204325  38.96432   13.9990225 22.611979
 21.11433   15.393939  34.931477  23.673939  17.807938   9.601786
 15.747133  13.715659  20.602491  29.066439  25.852331  23.244295
 16.11424   33.486485  41.81491   24.000952  31.267826  19.320993
 26.541712  22.562246  37.748898  18.671835  12.418766  17.432077
 31.431618  25.197182  13.587622  33.84362   37.0064    22.762499
 21.182072  18.298859  16.805908  21.369957  25.80291   24.897501
 17.08489   26.052343  11.837404  10.8254385 25.344805  27.223076
 22.880053  13.774416  24.849585  19.550842  21.7954    22.697067
 38.01279   11.396687  21.819597  37.327755  16.32067   16.062927
 20.142687  17.874754  19.599241  21.31827   19.469305  30.204813
 19.356852  24.60395   21.798048  29.356714  39.006306  19.91289
 37.461536  37.036076  25.903673  45.908554  31.342543  20.151966 ]

总结

均方误差（MSE）是一种适用于回归问题常见的损失函数。

在评估精度的时候回归问题是和分类问题不同的。在回归问题中我们使用了平均绝对误差（MAE）

如果训练数据并不是太多，最好是选择比较小并且隐藏层比较少的神经网络模型来避免过度拟合

提前停止优化是一个比较有用的技巧来避免过度拟合。

完整代码

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集(波士顿房价)
(train_data,train_label),(test_data,test_label) = tf.keras.datasets.boston_housing.load_data()
# 通过观察发现拥有404条训练数据并包含13个不同的特征属性
print(train_data.shape)
# 通过观察发现拥有102条训练数据并包含13个不同的特征属性
print(test_data.shape)
# 对数据进行处理(使用dataset初始数据)
ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_data,train_label))
ds_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_data,test_label))
# 设置对数据进行乱序+重复+批次处理
ds_train = ds_train.shuffle(train_label.shape[0]).repeat().batch(101)
ds_test = ds_test.batch(101)
# 建造模型
def build_model():
    # 创建模型
    model = tf.keras.Sequential([
        # 输入层
        tf.keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu,input_shape=(13,)),
        # 隐藏层
        tf.keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu),
        # 输出层
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])
    # 编译模型
    model.compile(
        optimizer=tf.optimizers.Adam(0.001),
        loss=tf.losses.mse,
        metrics=['mae']
    )
    return model
# 绘图函数
def plot_history(history):
    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.title('loss')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss')
    plt.legend()
    plt.subplot(2, 1, 2)
    plt.title('mae')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('mae'), label='mae')
    plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_mae'), label='val_mae')
    plt.legend()
    plt.show()
model = build_model()
print(model.summary())
# 每一个epoch的迭代次数
train_steps_per_epochs = train_data.shape[0] // 101
test_steps_per_epochs = test_data.shape[0] // 101
# 设置模型自动停止
early_stop = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20)
# 训练模型(500个epoch)并放入history
history =model.fit(
    ds_train,
    epochs=500,
    steps_per_epoch=train_steps_per_epochs,
    validation_data=ds_test,
    validation_steps=test_steps_per_epochs,
    callbacks=[early_stop]
)
# 绘图
plot_history(history)
# 预测
test_predictions = model.predict(test_data).flatten()
print(test_predictions)

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