Python使用tensorflow读取csv训练DNN模型（泰坦尼克号生存与死亡概率预测）_死亡预测深度学习模型

本案例主要使用tensorflow和jupyter notebook进行DNN模型训练

1.导入所需的包

import functools
import numpy as np
np.set_printoptions(precision=3,suppress=True)
import tensorflow as tf
train_file_path="./titanic/train.csv"
test_file_path="./titanic/test.csv"
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2.加载数据

#标签列
LABEL_COLUMN="survived"
LABELS=[0,1]
def get_dataset(file_path):
    """
    构建tensorflow的数据集格式
    """
    dataset=tf.data.experimental.make_csv_dataset(
        file_path,
        batch_size=12,
        label_name=LABEL_COLUMN,
        na_value="?",
        num_epochs=1,
        ignore_errors=True)
    
    return dataset
#将train和test的csv，分别加载成tensorflow的对象格式
raw_train_data=get_dataset(train_file_path)
raw_test_data=get_dataset(test_file_path)
#测试一个批次
examples,labels=next(iter(raw_train_data))
print("EXAMPLES:\n",examples,"\n")
print("LABELS:\n",labels)
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3.数据预处理
机器学习模型的输入，只能是数字
分类数据

#分类数据的码表
CATEGORIES={
    'sex':['male','female'],
    'class':['First','Second','Third'],
    'deck':['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'],
    'embark_town':['Cherbourg','Southhampton','Queenstown'],
    'alone':['y','n']
}
categorical_columns=[]
for feature,vocab in CATEGORIES.items():
    #提供码表的特征输入
    cat_col=tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
        key=feature,vocabulary_list=vocab)
    categorical_columns.append(tf.feature_column.indicator_column(cat_col))
#分类特征列
categorical_columns
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连续数据

def process_continuous_data(mean,data):
    #标准化数据的函数
    data=tf.cast(data,tf.float32)*1/(2*mean)
    return tf.reshape(data,[-1,1])
#提前算好的均值
MEANS={
    'age':29.631308,
    'n_siblings_spouses':0.545455,
    'parch':0.379585,
    'fare':34.385399
}
numerical_columns=[]
for feature in MEANS.keys():
    num_col=tf.feature_column.numeric_column(
    feature,normalizer_fn=functools.partial(process_continuous_data,MEANS[feature]))
    numerical_columns.append(num_col)
#连续特征列的列表
numerical_columns
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4.构建DNN深度学习模型
创建输入层layer
将这两个特征列的集合相加，并且传给tf.keras.layers.DenseFeatures从而创建一个进行预处理的输入层。

preprocessing_layer=tf.keras.layers.DenseFeatures(
    categorical_columns+numerical_columns)

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从preprocessing_layer开始构建tf.keras.Sequential.

#构建一个DNN模型g(f(x))
model=tf.keras.Sequential([
    preprocessing_layer,
    tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(32,activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(16,activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid'),
])
model.compile(
    loss='binary_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy'])
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5.训练、评估和预测
现在可以实例化和训练模型

train_data=raw_train_data.shuffle(500)
test_data=raw_test_data
model.fit(train_data,epochs=20)
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model.summary()
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当模型训练完成的时候，可以在测试集test_data上检查准确性

test_loss,test_accuracy=model.evaluate(test_data)
print()
print(f'Test Loss {test_loss},Test Accuracy {test_accuracy}')
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使用tf.keras.Model.predict推断一个批次或多个批次的标签

predictions=model.predict(test_data)
predictions[:10]
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list(test_data)[0][1]
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#显示部分结果
for prediction,survived in zip(predictions[:10],list(test_data)[0][1][:10]):
    is_survived="SURVIVED" if bool(survived) else 'DIED'
    print(f"预测活着的概率：{prediction[0]}|实际值：{is_survived}")
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