李宏毅机器学习--PM2.5预测
一、说明
给定训练集train.csv，要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量。
训练集介绍：
(1)、CSV文件，包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集，12月X20天=240天，每月后10天数据用于测试，对学生不可见);
(2)、每天的监测时间点为0时，1时……到23时，共24个时间节点;
(3)、每天的检测指标包括CO、NO、PM2.5、PM10等气体浓度，是否降雨、刮风等气象信息，共计18项；
二、数据处理
根据要求，要用前9个小时的数据，来预测第10个小时的PM2.5值。一笔训练数据如下图所示：
数据中存在一定量的空数据NR，且多存在于RAINFALL一项。对于空数据，常规的处理方法无非就是删除法和补全法两种。
RAINFALL表示当天对应时间点是否降雨，因此可以采用补全法处理空数据：将空数据NR全部补为0即可。
# 将NR替换成 0 data = data.replace(['NR'], [0.0])
我们先将数据进行预处理，得到 每笔训练数据 和对应的 结果label。
1. 由于每个月前20天的数据检测是连续24小时进行的，所以为了得到多笔数据，先将每个月20天数据 “连起来”，如下图示：
每个月的数据就是18行480(24*20)列,一共12个月的数据。
# 将每个月20天数据连成一大行 month_data = [] for month in range(12): # 每个月的数据 sub_data = np.empty([18, 20*24]) for day in range(20): # 每一天的数据 sub_data[:, day*24:(day+1)*24] = data[(month*18*20+day*18):(month*18*20+(day+1)*18), :] month_data.append(sub_data)
2. 对于连续的10个小时，可以取一笔 9小时训练数据（输入） 和 第10小时对应PM2.5值（结果）。
每个月20天，20*24=480小时， 480-9=471，每个月可以取471笔数据。
# 将每个月中20天，相邻9个小时生成一笔数据，第10个小时的pm2.5值，生成一个label for i in range(12): sub_data = month_data[i] for j in range(20*24-9): # 相邻9小时的数据 x_list.append(sub_data[:, j:j+9]) # 第10小时的 pm2.5 y_list.append(sub_data[9, j+9])
完整数据处理代码：
def data_process(data): x_list , y_list = [], [] # 将NR替换成 0 data = data.replace(['NR'], [0.0]) # astype() 转换为float data = np.array(data).astype(float) # 将每个月20天数据连成一大行 month_data = [] for month in range(12): # 每个月的数据 sub_data = np.empty([18, 20*24]) for day in range(20): # 每一天的数据 sub_data[:, day*24:(day+1)*24] = data[(month*18*20+day*18):(month*18*20+(day+1)*18), :] month_data.append(sub_data) # 将每个月中20天，相邻9个小时生成一笔数据，第10个小时的pm2.5值，生成一个label for i in range(12): sub_data = month_data[i] for j in range(20*24-9): # 相邻9小时的数据 x_list.append(sub_data[:, j:j+9]) # 第10小时的 pm2.5 y_list.append(sub_data[9, j+9]) x = np.array(x_list) y = np.array(y_list) return x, y, month_data
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二、模型建立
如题所说，使用的是最简单的线性回归模型，作为课程作业没有那么难,但也从中学到不少东西。
2.1 线性回归模型
如果把b作为w0，加到权值向量前面，可以得到向量运算的形式，如下：
h(X) = WTX # W为权值， X为输入。
2.2 损失函数
用预测值与label之间的平均欧式距离来衡量预测的准确程度，并充当损失函数。
这里的损失指的是平均损失；乘1/2是为了在后续求梯度过程中保证梯度项系数为1，方便计算。
为了防止过拟合，加入正则项：
完整的损失函数：
2.3 梯度下降
对参数 w 和 b 求偏导：
对参数进行更新：
ηw、ηb 为学习率。
2.4 学习率更新
为了在不影响模型效果的前提下提高学习速度，可以对学习率进行实时更新：即让学习率的值在学习初期较大，之后逐渐减小。
这里采用比较经典的adagrad算法来更新学习率：
根号下为梯度的累加值。
2.5 矩阵加速计算推导
因为python中使用矩阵的计算速度非常快，远远快于循环计算，所以这里我们推导一下利用矩阵计算梯度值的写法。
具体可以参照这篇博客：https://blog.csdn.net/sjz_hahalala479/article/details/81701164
前文提到过，如果把b作为w0，加到权值向量前面可以得到如下形式：
h(X) = WTX # W为权值， X为输入。 W = [b, w0, w1, …]
对于损失函数的转化改造：
对于
1. 将平方求和改造成向量模的平方：
假设我们有个向量
所以有
将平方项展开：
对W进行求偏导：
与上面展开对应
所以我们要求的梯度就是：
*这里将分子的2去掉是因为与的损失函数分母抵消。
# 计算梯度 W = X转置.(XW-Y) w_1 = np.dot(X.transpose(), X.dot(W)-y_train)
三、训练模型
3.0 数据转化
将训练数据分成两部分（8：2），一部分用来训练，一部分用来验证效果。
# 8:2 cross validation x_train = x[:(int)(x.shape[0]*0.8)] y_train = y[:(int)(x.shape[0]*0.8)] x_val = x[(int)(x.shape[0]*0.8+0.5):] y_val = y[(int)(y.shape[0]*0.8+0.5):]
由于参数太多，也可以取其中的几类进行训练，比如下文中将选取NO、NO2、NOx、O3、PM10、PM2.5作为输入。
其中的一笔数据如下：
首先将每笔数据的输入转化成一行，并在前面加上 1， 对应于bias项。
# 定义参数 b，w b作为w0 W = np.ones(1+9*6) # 将训练数据转化成 每一笔数据一行，并且前面添加 1，作为b的权值 [[1, ...], [1, ...],...,[1, ...]] X = np.empty([n, W.size-1]) for i in range(n): X[i] = x_train[i][4:10].reshape(1, -1) # 添加 1 X = np.concatenate((np.ones([n, 1]), X), axis=1)
3.1 训练函数
完整的训练函数代码如下，具体请看注释：
def train(x_train, y_train, times): # 定义参数 b，w b作为w0 W = np.ones(1+9*6) # 多少笔数据 n = y_train.size # 学习率 learning_rate = 100 # 正则项大小 reg_rate = 0.011 # 将训练数据转化成 每一笔数据一行，并且前面添加 1，作为b的权值 [[1, ...], [1, ...],...,[1, ...]] X = np.empty([n, W.size-1]) for i in range(n): X[i] = x_train[i][4:10].reshape(1, -1) # 添加 1 X = np.concatenate((np.ones([n, 1]), X), axis=1)
# 累加正则项 adagrad=0 # 正则项的选择矩阵， 去掉bias部分 reg_mat=np.concatenate((np.array([0]), np.ones([9*6,])), axis=0) for t in range(times): # 计算梯度 W = X转置.(XW-Y) w_1 = np.dot(X.transpose(), X.dot(W)-y_train) # 加正则项 w_1 += reg_rate * W * reg_mat # 正则项参数更新 adagrad += sum(w_1**2)**0.5 # 梯度下降 W -= learning_rate/adagrad * w_1 # 每200次迭代输出一次 if t%200==0: loss = 0 for j in range(n): loss += (y_train[j]-X[j].dot(W))**2 print(t) print('times ', loss/n) return W
3.2 验证
def validate(x_val, y_val, w): n=y_val.size # 转化成一行，并加一列 1 X = np.empty([n, w.size - 1]) for i in range(n): X[i] = x_val[i][4:10].reshape(1, -1) X = np.concatenate((np.ones([n, 1]), X), axis=1) loss=0 # 计算loss for j in range(n): loss += (y_val[j] - X[j].dot(W)) ** 2 return loss/n
四、结果分析
运行输出的结果看，loss还是挺大的，还有改进的空间。
改进思路：
1. 分割训练集和验证集时，应该按照比例随机抽取数据帧作为训练集和验证集，选取loss最小的模型。
2. 充分考虑其他参数对空气PM2.5的影响，加入更加复杂的高次项。
五、预测结果
对test集的数据进行结果预测
## 计算预测值 ## Y = X_test.dot(W) # 预测值写入 data_test = np.array(data_test) data_test = np.concatenate((data_test, np.zeros([n, 1])), axis=1) for j in range(0, n, 18): data_test[j+9, 11] = int(Y[int(j/18)]+0.5)
为了方便查看，将数据写回源文件格式。
# 保存结果 data_test = pd.DataFrame(data_test) data_test.to_csv('test_res.csv')
第一笔数据的预测值：
六、程序代码
**在项目根目录存放‘train.csv’、’test.csv’
**每次训练后会保存参数，下次训练时请事先删除根目录文件‘weight_2.npy’
import pandas as pd import numpy as np def data_process(data): x_list , y_list = [], [] # 将NR替换成 0 data = data.replace(['NR'], [0.0]) # astype() 转换为float data = np.array(data).astype(float) # 将每个月20天数据连成一大行 month_data = [] for month in range(12): # 每个月的数据 sub_data = np.empty([18, 20*24]) for day in range(20): # 每一天的数据 sub_data[:, day*24:(day+1)*24] = data[(month*18*20+day*18):(month*18*20+(day+1)*18), :] month_data.append(sub_data) # 将每个月中20天，相邻9个小时生成一笔数据，第10个小时的pm2.5值，生成一个label for i in range(12): sub_data = month_data[i] for j in range(20*24-9): # 相邻9小时的数据 x_list.append(sub_data[:, j:j+9]) # 第10小时的 pm2.5 y_list.append(sub_data[9, j+9]) x = np.array(x_list) y = np.array(y_list) return x, y, month_data def train(x_train, y_train, times): # 定义参数 b，w b作为w0 W = np.ones(1+9*6) # 多少笔数据 n = y_train.size # 学习率 learning_rate = 100 # 正则项大小 reg_rate = 0.011 # 将训练数据转化成 每一笔数据一行，并且前面添加 1，作为b的权值 [[1, ...], [1, ...],...,[1, ...]] X = np.empty([n, W.size-1]) for i in range(n): X[i] = x_train[i][4:10].reshape(1, -1) # 添加 1 X = np.concatenate((np.ones([n, 1]), X), axis=1) # data_X = pd.DataFrame(X) # data_X.to_csv('data.csv') adagrad=0 # 正则项的选择矩阵， 去掉bias部分 reg_mat=np.concatenate((np.array([0]), np.ones([9*6,])), axis=0) for t in range(times): # 计算梯度 W = X转置.(XW-Y) w_1 = np.dot(X.transpose(), X.dot(W)-y_train) # 加正则项 w_1 += reg_rate * W * reg_mat # 正则项参数更新 adagrad += sum(w_1**2)**0.5 # 梯度下降 W -= learning_rate/adagrad * w_1 # 每200次迭代输出一次 if t%200==0: loss = 0 for j in range(n): loss += (y_train[j]-X[j].dot(W))**2 print('After ', t,' times loss=', loss/n) return W def validate(x_val, y_val, w): n=y_val.size # 转化成一行，并加一列 1 X = np.empty([n, w.size - 1]) for i in range(n): X[i] = x_val[i][4:10].reshape(1, -1) X = np.concatenate((np.ones([n, 1]), X), axis=1) loss=0 # 计算loss for j in range(n): loss += (y_val[j] - X[j].dot(W)) ** 2 return loss/n if __name__ == '__main__': data = pd.read_csv('./train.csv', encoding='big5') # 去掉前三列 data = data.iloc[:, 3:] [x, y, month_data] = data_process(data) # 8:2 cross validation x_train = x[:(int)(x.shape[0]*0.8)] y_train = y[:(int)(x.shape[0]*0.8)] x_val = x[(int)(x.shape[0]*0.8+0.5):] y_val = y[(int)(y.shape[0]*0.8+0.5):] try: W = np.load('weight_2.npy') except: # 迭代次数 times = 10000 W = train(x_train, y_train, times) np.save('weight_2.npy', W) ## 计算在val上的loss ## loss = validate(x_val, y_val, W) print('validate loss=', loss) ## 在test上进行验证 ## # header=None 无表头读入 data_test = pd.read_csv('./test.csv', header=None, encoding='big5') # 去掉前两列 test = data_test.iloc[:, 2:] test = test.replace(['NR'], [0.0]) #处理数据 test = np.array(test).astype(float) [n, m] = test.shape # 读出参数值 X_test = np.empty([int(n/18), 9*6]) for i in range(0, n, 18): X_test[int(i/18), :] = test[i+4:i+10, :].reshape(1, -1) [n_test, m_test] = X_test.shape # 加一列 1 X_test = np.concatenate((np.ones([n_test, 1]), X_test), axis=1) ## 计算预测值 ## Y = X_test.dot(W) # 预测值写入 data_test = np.array(data_test) data_test = np.concatenate((data_test, np.zeros([n, 1])), axis=1) for j in range(0, n, 18): data_test[j+9, 11] = int(Y[int(j/18)]+0.5) # 保存结果 data_test = pd.DataFrame(data_test) data_test.to_csv('test_res.csv')
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