BF神经网络(二)预测共享单车使用情况

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BF神经网络(一)算法原理与实现

BF神经网络预测共享单车使用情况

BF实现算法基础

BF神经网络算法的原理及实现参考前一篇博客:http://ihoge.cn/2018/DL_BFNN.html

加载和准备数据

构建神经网络的关键一步是正确地准备数据。不同尺度级别的变量使网络难以高效地掌握正确的权重。我们在下方已经提供了加载和准备数据的代码。你很快将进一步学习这些代码!

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

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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data_path = 'Bike-Sharing-Dataset/hour.csv'

rides = pd.read_csv(data_path)
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rides.head()

数据简介

此数据集包含的是从 2011 年 1 月 1 日到 2012 年 12 月 31 日期间每天每小时的骑车人数。骑车用户分成临时用户和注册用户,cnt 列是骑车用户数汇总列。你可以在上方看到前几行数据。

下图展示的是数据集中前 10 天左右的骑车人数(某些天不一定是 24 个条目,所以不是精确的 10 天)。你可以在这里看到每小时租金。这些数据很复杂!周末的骑行人数少些,工作日上下班期间是骑行高峰期。我们还可以从上方的数据中看到温度、湿度和风速信息,所有这些信息都会影响骑行人数。你需要用你的模型展示所有这些数据。

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rides[:24*10].plot(x='dteday', y='cnt')

虚拟变量(哑变量)

下面是一些分类变量,例如季节、天气、月份。要在我们的模型中包含这些数据,我们需要创建二进制虚拟变量。用 Pandas 库中的 get_dummies() 就可以轻松实现。

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dummy_fields = ['season', 'weathersit', 'mnth', 'hr', 'weekday']
for each in dummy_fields:
dummies = pd.get_dummies(rides[each], prefix=each, drop_first=False)
rides = pd.concat([rides, dummies], axis=1)

fields_to_drop = ['instant', 'dteday', 'season', 'weathersit',
'weekday', 'atemp', 'mnth', 'workingday', 'hr']
data = rides.drop(fields_to_drop, axis=1)
data.head()

调整目标变量

为了更轻松地训练网络,我们将对每个连续变量标准化,即转换和调整变量,使它们的均值为 0,标准差为 1。

我们会保存换算因子,以便当我们使用网络进行预测时可以还原数据。

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quant_features = ['casual', 'registered', 'cnt', 'temp', 'hum', 'windspeed']
# Store scalings in a dictionary so we can convert back later
scaled_features = {}
for each in quant_features:
mean, std = data[each].mean(), data[each].std()
scaled_features[each] = [mean, std]
data.loc[:, each] = (data[each] - mean)/std

将数据拆分为训练、测试和验证数据集

我们将大约最后 21 天的数据保存为测试数据集,这些数据集会在训练完网络后使用。我们将使用该数据集进行预测,并与实际的骑行人数进行对比。

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# Save data for approximately the last 21 days 
test_data = data[-21*24:]

# Now remove the test data from the data set
data = data[:-21*24]

# Separate the data into features and targets
target_fields = ['cnt', 'casual', 'registered']
features, targets = data.drop(target_fields, axis=1), data[target_fields]
test_features, test_targets = test_data.drop(target_fields, axis=1), test_data[target_fields]

我们将数据拆分为两个数据集,一个用作训练,一个在网络训练完后用来验证网络。因为数据是有时间序列特性的,所以我们用历史数据进行训练,然后尝试预测未来数据(验证数据集)。

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# Hold out the last 60 days or so of the remaining data as a validation set
train_features, train_targets = features[:-60*24], targets[:-60*24]
val_features, val_targets = features[-60*24:], targets[-60*24:]

开始构建网络

下面你将构建自己的网络。我们已经构建好结构和反向传递部分。你将实现网络的前向传递部分。还需要设置超参数:学习速率、隐藏单元的数量,以及训练传递数量。

该网络有两个层级,一个隐藏层和一个输出层。隐藏层级将使用 S 型函数作为激活函数。输出层只有一个节点,用于递归,节点的输出和节点的输入相同。即激活函数是 $f(x)=x$。这种函数获得输入信号,并生成输出信号,但是会考虑阈值,称为激活函数。我们完成网络的每个层级,并计算每个神经元的输出。一个层级的所有输出变成下一层级神经元的输入。这一流程叫做前向传播(forward propagation)。

我们在神经网络中使用权重将信号从输入层传播到输出层。我们还使用权重将错误从输出层传播回网络,以便更新权重。这叫做反向传播(backpropagation)。

提示:你需要为反向传播实现计算输出激活函数 ($f(x) = x$) 的导数。如果你不熟悉微积分,其实该函数就等同于等式 $y = x$。该等式的斜率是多少?也就是导数 $f(x)$。

你需要完成以下任务:

  1. 实现 S 型激活函数。将 __init__ 中的 self.activation_function 设为你的 S 型函数。
  2. train 方法中实现前向传递。
  3. train 方法中实现反向传播算法,包括计算输出错误。
  4. run 方法中实现前向传递。
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class NeuralNetwork(object):
def __init__( self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate ):
# Set the number of nodes in input, hidden and output layers
self.input_nodes = input_nodes
self.hidden_nodes = hidden_nodes
self.output_nodes = output_nodes

# Set the learning rate
self.lr = learning_rate

# Initialize weights
self.weights_input_to_hidden = np.random.normal( 0.0, self.input_nodes**-0.5, (self.input_nodes, self.hidden_nodes) )
self.weights_hidden_to_output = np.random.normal( 0.0, self.hidden_nodes**-0.5, (self.hidden_nodes, self.output_nodes) )

# Activation function
self.activation_function = lambda x : 1 / ( 1 + np.exp(-x) )

def train(self, features, targets):
'''
Arguments
---------

features: 2D array, each row is one data record, each column is a feature
targets: 1D array of target values

'''

n_record = features.shape[0]
delta_weights_i_h = np.zeros( self.weights_input_to_hidden.shape )
delta_weights_h_o = np.zeros( self.weights_hidden_to_output.shape )

for X, y in zip( features, targets ):
hidden_inputs = np.dot( X, self.weights_input_to_hidden )
hidden_outputs = self.activation_function( hidden_inputs )

final_inputs = np.dot( hidden_outputs, self.weights_hidden_to_output )
final_outputs = final_inputs

error = y - final_outputs

output_error_term = error # error * 1

hidden_error = np.dot( self.weights_hidden_to_output, output_error_term )

hidden_error_term = hidden_error * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs) # f'(hidden_input)

# Weight step
delta_weights_i_h += hidden_error_term * X[:,None]

delta_weights_h_o += output_error_term * hidden_outputs[:,None]

# Update the weights
self.weights_input_to_hidden += self.lr * delta_weights_i_h/n_record
self.weights_hidden_to_output += self.lr * delta_weights_h_o/n_record


def run(self, features):
hidden_inputs = np.dot( features, self.weights_input_to_hidden )
hidden_output = self.activation_function( hidden_inputs )

final_inputs = np.dot( hidden_output, self.weights_hidden_to_output )
final_outputs = final_inputs

return final_outputs
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def MSE(y, Y):
return np.mean((y-Y)**2)

单元测试

运行这些单元测试,检查你的网络实现是否正确。这样可以帮助你确保网络已正确实现,然后再开始训练网络。这些测试必须成功才能通过此项目。

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import unittest

inputs = np.array([[0.5, -0.2, 0.1]])
targets = np.array([[0.4]])
test_w_i_h = np.array([[0.1, -0.2],
[0.4, 0.5],
[-0.3, 0.2]])
test_w_h_o = np.array([[0.3],
[-0.1]])

class TestMethods(unittest.TestCase):

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# Unit tests for data loading
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def test_data_path(self):
# Test that file path to dataset has been unaltered
self.assertTrue(data_path.lower() == 'bike-sharing-dataset/hour.csv')

def test_data_loaded(self):
# Test that data frame loaded
self.assertTrue(isinstance(rides, pd.DataFrame))

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# Unit tests for network functionality
##########

def test_activation(self):
network = NeuralNetwork(3, 2, 1, 0.5)
# Test that the activation function is a sigmoid
self.assertTrue(np.all(network.activation_function(0.5) == 1/(1+np.exp(-0.5))))

def test_train(self):
# Test that weights are updated correctly on training
network = NeuralNetwork(3, 2, 1, 0.5)
network.weights_input_to_hidden = test_w_i_h.copy()
network.weights_hidden_to_output = test_w_h_o.copy()

network.train(inputs, targets)
self.assertTrue(np.allclose(network.weights_hidden_to_output,
np.array([[ 0.37275328],
[-0.03172939]])))
self.assertTrue(np.allclose(network.weights_input_to_hidden,
np.array([[ 0.10562014, -0.20185996],
[0.39775194, 0.50074398],
[-0.29887597, 0.19962801]])))

def test_run(self):
# Test correctness of run method
network = NeuralNetwork(3, 2, 1, 0.5)
network.weights_input_to_hidden = test_w_i_h.copy()
network.weights_hidden_to_output = test_w_h_o.copy()

self.assertTrue(np.allclose(network.run(inputs), 0.09998924))

suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromModule(TestMethods())
unittest.TextTestRunner().run(suite)
.....
----------------------------------------------------------------------
Ran 5 tests in 0.008s

OK





<unittest.runner.TextTestResult run=5 errors=0 failures=0>

训练网络

现在你将设置网络的超参数。策略是设置的超参数使训练集上的错误很小但是数据不会过拟合。如果网络训练时间太长,或者有太多的隐藏节点,可能就会过于针对特定训练集,无法泛化到验证数据集。即当训练集的损失降低时,验证集的损失将开始增大。

你还将采用随机梯度下降 (SGD) 方法训练网络。对于每次训练,都获取随机样本数据,而不是整个数据集。与普通梯度下降相比,训练次数要更多,但是每次时间更短。这样的话,网络训练效率更高。稍后你将详细了解 SGD。

选择迭代次数

也就是训练网络时从训练数据中抽样的批次数量。迭代次数越多,模型就与数据越拟合。但是,如果迭代次数太多,模型就无法很好地泛化到其他数据,这叫做过拟合。你需要选择一个使训练损失很低并且验证损失保持中等水平的数字。当你开始过拟合时,你会发现训练损失继续下降,但是验证损失开始上升。

选择学习速率

速率可以调整权重更新幅度。如果速率太大,权重就会太大,导致网络无法与数据相拟合。建议从 0.1 开始。如果网络在与数据拟合时遇到问题,尝试降低学习速率。注意,学习速率越低,权重更新的步长就越小,神经网络收敛的时间就越长。

选择隐藏节点数量

隐藏节点越多,模型的预测结果就越准确。尝试不同的隐藏节点的数量,看看对性能有何影响。你可以查看损失字典,寻找网络性能指标。如果隐藏单元的数量太少,那么模型就没有足够的空间进行学习,如果太多,则学习方向就有太多的选择。选择隐藏单元数量的技巧在于找到合适的平衡点。

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import sys

### Set the hyperparameters here ###
iterations = 2000
learning_rate = 0.7
hidden_nodes = 15
output_nodes = 1

N_i = train_features.shape[1]
network = NeuralNetwork(N_i, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)

losses = {'train':[], 'validation':[]}
for ii in range(iterations):
# Go through a random batch of 128 records from the training data set
batch = np.random.choice(train_features.index, size=128)
X, y = train_features.ix[batch].values, train_targets.ix[batch]['cnt']

network.train(X, y)

# Printing out the training progress
train_loss = MSE(network.run(train_features).T, train_targets['cnt'].values)
val_loss = MSE(network.run(val_features).T, val_targets['cnt'].values)
sys.stdout.write("\rProgress: {:2.1f}".format(100 * ii/float(iterations)) \
+ "% ... Training loss: " + str(train_loss)[:5] \
+ " ... Validation loss: " + str(val_loss)[:5])
sys.stdout.flush()

losses['train'].append(train_loss)
losses['validation'].append(val_loss)
Progress: 100.0% ... Training loss: 0.092 ... Validation loss: 0.186
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plt.plot(losses['train'], label='Training loss')
plt.plot(losses['validation'], label='Validation loss')
plt.legend()
_ = plt.ylim()

检查预测结果

使用测试数据看看网络对数据建模的效果如何。如果完全错了,请确保网络中的每步都正确实现。

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fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4))

mean, std = scaled_features['cnt']
predictions = network.run(test_features).T*std + mean
ax.plot(predictions[0], label='Prediction')
ax.plot((test_targets['cnt']*std + mean).values, label='Data')
ax.set_xlim(right=len(predictions))
ax.legend()

dates = pd.to_datetime(rides.ix[test_data.index]['dteday'])
dates = dates.apply(lambda d: d.strftime('%b %d'))
ax.set_xticks(np.arange(len(dates))[12::24])
_ = ax.set_xticklabels(dates[12::24], rotation=45)

可选:思考下你的结果(我们不会评估这道题的答案)

请针对你的结果回答以下问题。模型对数据的预测效果如何?哪里出现问题了?为何出现问题呢?

注意:你可以通过双击该单元编辑文本。如果想要预览文本,请按 Control + Enter

请将你的答案填写在下方

问题1:Dec 24 开始至Dec 28这四天的预测误差比较大的原因?