前言

这是学习视频中留下来的一个作业，我决定根据大佬的步骤来一步一步完成整个项目，项目的下载地址如下：https://www.kaggle.com/c/titanic/data

大佬的传送门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338974416

首先我们打开训练集，看到的数据如下

我们可以看到这个数据集里面的特征类别有，乘客序号，是否存活，船票等级，性别，年龄，在船上的亲属数量，票的号码，票价，座舱号，和登船地

所以我们需要判定哪些数据是有效的

import re     //正则表达式的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns  //画图用的一个库

train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
print('训练集：', train.shape, '测试集', test.shape)
total_data = train.append(test, sort=False, ignore_index=True) //需要添加的index不出现重复

可以看到我们的数据规模

然后我们查看我们数据的摘要信息

train.info()
print("-" * 40)//方便阅读输入的分隔符
test.info()

这里可以明显看出，在训练集中，年龄、座舱号、目的地有缺失值

而在测试集中，年龄、票价、座舱号有缺失值

查看总体幸存比例

total_data['Survived'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.2f%%') //这里的正则表达式表示小数点后保留两位
plt.show()

这里再查看性别与存活率的关系

print(total_data.groupby(['Sex'])['Survived'].agg(['count', 'mean']))  //groupby来挑选组别，agg定义输出列的名称
sns.countplot(x='Sex',hue= 'Survived', data=total_data)

显然女性在登船率低于男性的情况下存活率远高于男性，所以性别是个很重要的特征

然后我们来看目的地对于存活率是否有影响，首先看看数据的概况

print(total_data['Embarked'].value_counts())

但是这里的embarked是有缺失值的，因此用众数填充Embarked空值（从哪来人最多，那就默认不知道哪里的人就从那里来里）

然后查看不同地区登船的人与存活率关系

total_data['Embarked'].fillna(
    total_data.Embarked.mode().values[0], inplace=True)  //TURE表示直接替换原来的值
print(total_data.groupby(['Embarked'])['Survived'].agg(['count', 'mean']))
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='Embarked', hue='Survived', data=total_data)
plt.title('Embarked and Survived')

可以看出，C地登船的存活率最高、其次为Q地登船、S地登船人数最多但存活率最低

这里Cabin缺失比较多，用Unknown替代缺失值

total_data['Cabin'].fillna('U', inplace=True)
total_data['Cabin'] = total_data['Cabin'].map(
    lambda x: re.compile('([a-zA-Z]+)').search(x).group())      ///正则表达式把船票的第一个字母取出来
print(total_data.groupby(['Cabin'])['Survived'].agg(['count', 'mean']))

不难看出BDE的存活率比较高

再看看不同票等级生存的分布与不同票等级生存的几率

print(total_data.groupby(['Pclass'])['Survived'].agg(['count', 'mean']))
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='Pclass', hue='Survived', data=total_data)
plt.title('Pclass and Survived')
plt.show()

票等级越高存活率就越高

再来填充空白的票价

total_data['Fare'] = total_data[['Fare']].fillna(
    total_data.groupby('Pclass').transform(np.mean)) //把票类别所在的所有票价求均值填充

来查看票价分布

然后合并家庭人数

total_data['Family_Size'] = total_data['Parch'] + total_data['SibSp'] + 1

继续用众数填充年龄缺失值（方法不好，但是也勉强能用）

total_data['Age'].fillna(
    total_data.Age.mode().values[0], inplace=True)

其实做到这里发现已经做不下去了，文章给的一些处理数据方法远远超出了我的认知（巨大的打击），重新寻求一番后，发现了这个文章，适用于我来操作

https://blog.csdn.net/Learning_AI/article/details/122460458

首先我简述一下几个点，我独立在处理这些数据时有几个问题没有解决，但是文章代码给了很好的解决方案，记录一下

• 字段类型转换： 由于男女属于string类型，所以不能直接读取，我甚至想搞一个词典函数来分开读取，结果作者直接用get_dummies来转换成一个独热向量解决了，亏我还是nlp的，太尴尬了
• 选取需要的行和列： 我想了很久，在之前的代码上，把np.loadtxt改了又改加了又加，不断切片，数序号，结果根本不用这么麻烦，直接用xy全部读取，然后专门用一个feature元组存特征，再用np.array来读取，究其原因还是自己之前学numpy和pandas的时候太急了，导致自己现在菜的一，总之就是后悔，非常后悔

下面是代码部分

class TitanicDataset(Dataset):
    def __init__(self, filepath):
        xy = pd.read_csv(filepath)
        # xy.shape（）可以得到xy的行列数
        self.len = xy.shape[0]
        # 选取相关的数据特征
        feature = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch", "Fare"]
        # np.array()将数据转换成矩阵，方便进行接下来的计算
        # 要先进行独热表示，然后转化成array，最后再转换成矩阵
        self.x_data = torch.from_numpy(np.array(pd.get_dummies(xy[feature])))
        self.y_data = torch.from_numpy(np.array(xy["Survived"]))

 # getitem函数，可以使用索引拿到数据
    def __getitem__(self, index):
        return self.x_data[index], self.y_data[index]

    # 返回数据的条数/长度
    def __len__(self):
        return self.len

然后

# 实例化自定义类，并传入数据地址
dataset = TitanicDataset('train.csv')
# num_workers是否要进行多线程服务，num_worker=2 就是2个进程并行运行
# 采用Mini-Batch的训练方法
train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=0)

然后来定义模型

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        # 要先对选择的特征进行独热表示计算出维度，而后再选择神经网络开始的维度
        self.linear1 = torch.nn.Linear(6, 3)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(3, 1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    # 前馈
    def forward(self, x):
        x = self.sigmoid(self.linear1(x))
        x = self.sigmoid(self.linear2(x))

        return x

由于有测试集，所以还需要写一个测试函数

    def test(self, x):
        with torch.no_grad():##在使用pytorch时，并不是所有的操作都需要进行计算图的生成（计算过程的构建，以便梯度反向传播等操作）。而对于tensor的计算操作，默认是要进行计算图的构建的，在这种情况下，可以使用 with torch.no_grad():，强制之后的内容不进行计算图构建
            x = self.sigmoid(self.linear1(x))
            x = self.sigmoid(self.linear2(x))
            y = []
            # 根据二分法原理，划分y的值
            for i in x:
                if i > 0.5:
                    y.append(1)
                else:
                    y.append(0)
            return y

然后实例化模型，定义损失函数，优化器

# 实例化模型
model = Model()

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

开始训练

if __name__ == '__main__':
    # 采用Mini-Batch的方法训练要采用多层嵌套循环
    # 所有数据都跑100遍
    for epoch in range(400):
        # data从train_loader中取出数据（取出的是一个元组数据）：（x，y）
        # enumerate可以获得当前是第几次迭代，内部迭代每一次跑一个Mini-Batch
        for i, data in enumerate(train_loader, 0):
            # inputs获取到data中的x的值，labels获取到data中的y值
            x, y = data
            x = x.float()  //需要转换类型，不然会报错
            y = y.float()
            y_pred = model(x)
            y_pred = y_pred.squeeze(-1)  //把y降维
            loss = criterion(y_pred, y)
            print(epoch, i, loss.item())
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

最后把测试集传进去

test_data = pd.read_csv('test.csv')
feature = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch", "Fare"]
test = torch.from_numpy(np.array(pd.get_dummies(test_data[feature])))
y = model.test(test.float())

输出结果为csv

# 输出预测结果
output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': y})
output.to_csv('my_predict.csv', index=False)

随机梯度下降，学习率0.01，训练100次

小批量梯度下降，学习率0.01，训练200次

我又把代码改了改了，搞成了全梯度下降

具体代码如下

import numpy as np
import pandas as pd
import torch

xy = pd.read_csv('train.csv')
len = xy.shape[0]
feature = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch", "Fare"]
x_data = torch.from_numpy(np.array(pd.get_dummies(xy[feature])))
y_data = torch.from_numpy(np.array(xy["Survived"]))

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        # 要先对选择的特征进行独热表示计算出维度，而后再选择神经网络开始的维度
        self.linear1 = torch.nn.Linear(6, 3)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(3, 1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    # 前馈
    def forward(self, x):
        x = self.sigmoid(self.linear1(x))
        x = self.sigmoid(self.linear2(x))
        return x

    # 测试函数
    def test(self, x):
        with torch.no_grad():
            x = self.sigmoid(self.linear1(x))
            x = self.sigmoid(self.linear2(x))
            y = []
            # 根据二分法原理，划分y的值
            for i in x:
                if i > 0.5:
                    y.append(1)
                else:
                    y.append(0)
            return y

# 实例化模型
model = Model()

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 防止windows系统报错
if __name__ == '__main__':
    # 采用Mini-Batch的方法训练要采用多层嵌套循环
    # 所有数据都跑100遍
    # plt.show()
    for epoch in range(200000):
        x_data = x_data.float()
        y_data = y_data.float()
        y_pred = model(x_data)
        y_pred = y_pred.squeeze(-1)
        loss = criterion(y_pred, y_data)
        print(epoch, loss.item())
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
# 测试
test_data = pd.read_csv('test.csv')
feature = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch", "Fare"]
test = torch.from_numpy(np.array(pd.get_dummies(test_data[feature])))
y = model.test(test.float())

# 输出预测结果
output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': y})
output.to_csv('my_predict.csv', index=False)

帅的嘛还就不谈了！

但是这里还是有个问题

因为我学习的时候，明明随机梯度下降更加精确，因为随机梯度下降可以逃离局部最优点，但是为什么这里的得分反而是全梯度下降高呢？

我想了想我终于明白了，tmd因为我全梯度训练了20w次，搁谁谁不高

我换成了400次，果然，0.63分

好了，没问题了