CACL联赛第一轮参赛记录

我是重庆理工大学Icode社团成员，我们参加了CACL第一赛季的比赛，这是本赛季第一轮关于“波士顿房价预测”的比赛实验记录。

这个比赛看似简单，但我们费了不少心血，最终拿到了第六名的成绩，只能寄望于第二轮的比赛拿到更好的排名啦。下面我将分享本次比赛涉及到的知识点(如有不对之处，欢迎指正)。

一、标准化与归一化

归一化
对数据的数值范围进行特定缩放，但不改变其数据分布的一种线性特征变换。

标准化
对数据的分布的进行转换，使其符合某种分布(比如正态分布)的一种非线性特征变换。

mean = train_x.mean(axis=0) std = train_x.std(axis=0) train_x = (train_x - mean) / std test_x = (test_x - mean) / std 

对比
在涉及到计算点与点之间的距离时，使用归一化或标准化都会对最后的结果有所提升，甚至会有质的区别。那在归一化与标准化之间应该如何选择呢？根据上一节我们看到，如果把所有维度的变量一视同仁，在最后计算距离中发挥相同的作用应该选择标准化，如果想保留原始数据中由标准差所反映的潜在权重关系应该选择归一化。另外，标准化更适合现代嘈杂大数据场景。

总结
在本人实验中，使用标准化后精度有明显的提高！

激活函数的选择
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数” 和 “非饱和激活函数”
• sigmoid和tanh是“饱和激活函数”
• ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”

使用“非饱和激活函数”的优势
首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。
其次，它能加快收敛速度。

ReLU
函数的计算是在卷积之后进行的，因此它与tanh函数和sigmoid函数一样，同属于“非线性激活函数”。

缺点：训练的时候很“脆弱”，很容易die；如果学习率很大，很有可能导致网络中的40%瘫痪。

Elus
ELUs是“指数线性单元”，它试图将激活函数的平均值接近零，从而加快学习的速度。

经本人用于波士顿房价预测上的情况是 elus的精度要略大于relu的

leaky_relu
ReLU是将所有的负值都设为零，相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。

参数化修正线性单元（PReLU）
PReLU可以看作是Leaky ReLU的一个变体；在PReLU中，负值部分的斜率是根据数据来定的，而非预先定义的。

随机纠正线性单元（RReLU）
“随机纠正线性单元”RReLU也是Leaky ReLU的一个变体。在RReLU中，负值的斜率在训练中是随机的，在之后的测试中就变成了固定的了。RReLU的亮点在于，在训练环节中，aji是从一个均匀的分布U(I,u)中随机抽取的数值。

二、神经网络的结构选择

DNN （全连接的神经网络）

# 模型构建 model = keras.Sequential([ layers.Dense(32, activation=tf.nn.elu, input_shape=(13,)), layers.Dense(32, activation=tf.nn.elu), layers.Dense(1 ]) 训练100轮 Epoch 100/900 390/390 [==============================] - 0s 96us/sample - loss: 4.1212 - mse: 4.0964 - val_loss: 14.1351 - val_mse: 14.1103 训练200轮 Epoch 200/900 390/390 [==============================] - 0s 92us/sample - loss: 3.0193 - mse: 2.9927 - val_loss: 12.8362 - val_mse: 12.8096 训练400轮 采用全连接神经网络，标准化后的最优值MSE在10左右 # 一次测试结果 MSE:[12.5289, 12.] 

总结
由于数据集过小，神经节点可能过多，出现过拟合的现象。
使用Dropout

# 模型构建 model = keras.Sequential([ # layers.Dense(32,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001), activation=tf.nn.relu, input_shape=(13,)), layers.Dense(32, activation=tf.nn.elu, input_shape=(13,)), # 使用dropout layers.Dropout(0.5), layers.Dense(32, activation=tf.nn.elu), # 使用dropout layers.Dropout(0.5), layers.Dense(1) ]) 训练200轮 Epoch 200/900 390/390 [==============================] - 0s 49us/sample - loss: 21.8577 - mse: 21.8329 - val_loss: 14.9834 - val_mse: 14.9586 结果并不理想，原因数据集太少，训练次数太少，dropout作用并不是很大 训练400轮 Epoch 400/900 390/390 [==============================] - 0s 43us/sample - loss: 16.0063 - mse: 15.9799 - val_loss: 14.5802 - val_mse: 14.5540 训练600轮 Epoch 600/900 390/390 [==============================] - 0s 46us/sample - loss: 12.7083 - mse: 12.6801 - val_loss: 14.6778 - val_mse: 14.6496 训练800轮 Epoch 900/900 390/390 [==============================] - 0s 54us/sample - loss: 9.2937 - mse: 9.2632 - val_loss: 13.2544 - val_mse: 13.2239 总结 结果并不理想，原因数据集太少，训练次数太少，dropout作用并不是很大。 训练400轮 Epoch 400//390 [==============================] - 0s 43us/sample - loss: 16.0063 - mse: 15.9799 - val_loss: 14.5802 - val_mse: 14.5540 训练600轮 Epoch 600//390 [==============================] - 0s 46us/sample - loss: 12.7083 - mse: 12.6801 - val_loss: 14.6778 - val_mse: 14.6496 训练800轮 Epoch 900//390 [==============================] - 0s 54us/sample - loss: 9.2937 - mse: 9.2632 - val_loss: 13.2544 - val_mse: 13.2239 

总结
使用dropout后结果也不理想，由于数据集太少。

三、使用卷积神经网络

# 模型构建 model = keras.Sequential([ layers.BatchNormalization(input_shape=(13,)), layers.Reshape((13,1)), layers.Conv1D(filters=13,strides=1,padding='same',kernel_size=2, activation=tf.nn.elu,), layers.Conv1D(filters=26, strides=1, padding='same', kernel_size=2, activation=tf.nn.elu,), layers.MaxPooling1D(pool_size=2,strides=1,padding='same'), layers.Conv1D(filters=52, strides=1, padding='same', kernel_size=2, activation='sigmoid'), layers.Conv1D(filters=104, strides=1, padding='same', kernel_size=2, activation='sigmoid'), layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1, padding='same'), layers.Dense(32, activation=tf.nn.elu,), layers.Dense(32, activation=tf.nn.elu), layers.Flatten(), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(1) ]) 结果 Epoch 900/900 390/390 [==============================] - 0s 207us/sample - loss: 8.5953 - mse: 8.5953 - val_loss: 16.2062 - val_mse: 16.2062 102/102 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 16.2062 - mse: 16.2062 [16.2154, 16.] 

总结
使用卷积神经网络时，效果并不理想。主要因为训练集过小，复杂的神经网络结构反而起到了相反的结果。

四、目前最优解决办法

我们还是采用DNN神经网络，通过对数据的预处理进一步优化，和最后通过循环的方式得到目前得到的最优解。

全部代码

import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers import pandas as pd import numpy as np import datetime train_data = pd.read_csv("./data/波士顿房价训练集.csv") test_data = pd.read_csv("./data/波士顿房价测试集.csv") # train_data = train_data[~train_data['MEDV'].isin([50])] train_data = np.array(train_data) test_data = np.array(test_data) train_x = train_data[:, :13] # train_y为最后1列标签数据 train_y = train_data[:, 13] test_x = test_data[:, :13] ids = test_data[:, 13] test_y = pd.read_csv("./data/result.csv") test_y = np.array(test_y["MEDV"]) boston = np.concatenate((train_x, test_x), axis=0) # n减去平均值/标准差 mean = boston.mean(axis=0) train_x -= mean std = boston.std(axis=0) train_x /= std test_x -= mean test_x /= std def build_model(): # 模型构建 model = keras.Sequential([ layers.Dense(16, activation=tf.nn.elu, input_shape=(13,)), layers.Dense(32, activation=tf.nn.elu), layers.Dense(1) ]) model.compile( optimizer="rmsprop", # optimizer="adam", # optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001), loss='mse', # 我们希望在训练的时候可以查看方差 metrics=['mae'] ) # 模型结构 model.summary() return model # 加载模型 # model = tf.keras.models.load_model("./model/my_model.h5") # log_dir = "logs\\fit\\" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") # print(log_dir) # tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) model = build_model() model.fit(train_x, train_y, validation_data=(test_x, test_y), batch_size=10, epochs=1, verbose=1) bestMath = model.evaluate(test_x, test_y)[0] best_model = model for j in range(1): model = build_model() # 模型训练 for i in range(200): model.fit(train_x, train_y, validation_data=(test_x, test_y), batch_size=10, epochs=1, # callbacks=[tensorboard_callback], verbose=1) result = model.evaluate(test_x, test_y) print("第", j+1, "轮第", i, "次结果：", result) if (bestMath > result[0]): bestMath = result[0] # 保存模型 model.save("./model/my_model.h5") best_model = tf.keras.models.load_model("/home/output/model/my_model.h5") predict = model.predict(test_x) ids = ids.astype(int) predict = pd.DataFrame(predict) ids = pd.DataFrame(ids) predict.columns = ["MEDV"] ids.columns = ["id"] predict = pd.concat([predict, ids], axis=1) predict.to_csv("/home/output/submission.csv", index=False) result = best_model.evaluate(test_x, test_y) print(result) print("bestMath:", bestMath) 结果 [7.64565, 2.] bestMath: 7.64565 

总结
通过多次实验，我们目前得到的最优解为7.8左右。在处理小数据集出现过拟合时，首先应当考虑减小模型或增加数据集。由于无法使用迁移学习的前提下，实验也证明，当使用DNN神经网络时反而能得到更好的结果，我们在使用常规通过循环的方式得到目前得到的最优解的方法，尽量获得最优的模型。

最后希望能在第二轮能取得好成绩，第六名离我们的目标差得好远。这次比赛学习到很多，每一次经历都是一次成长吧！加油！

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