基于 R 语言的深度学习——简单回归案例-阿里云开发者社区

基于 R 语言的深度学习——简单回归案例

2023-05-24 246

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简介： 基于 R 语言的深度学习——简单回归案例

近年来深度学习在人工智能领域飞速发展，各行业的学者、研究人员纷纷涌入研究热潮。本文将从 R 语言角度来介绍深度学习并解决以下几个问题：

什么是深度学习？
相关深度学习包有哪些？
如何配置工作环境？
如何使用神经网络建立模型？

本文主要解决：如何使用神经网络建立模型？，其他推文可见：基于 R 语言的深度学习——配置环境；基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享。

简单神经网络建模

本节将从一个简单的回归例子^[1]来介绍如何在 R 中使用 keras 包进行深度学习。

该案例是在 CPU 下进行的。如果你的设备有 GPU，并想用 GPU 训练模型。你不需要修改以下的代码，只需前期安装 GPU 版本的 TensorFlow，默认情况下，运算会优先使用 GPU。

知识点包括：

数据导入与数据处理。
构建神经网络。
训练神经网络。
评估模型的准确性。
保存并恢复创建的模型。

加载包

library(keras)
library(mlbench) #使用内部数据
library(dplyr)
library(magrittr)

加载数据

使用 1970 年波士顿 506 个人口普查区的住房数据作为例子。该数据集一共有 14 列，506 行。其中，因变量为 medv（自有住房的中位数报价, 单位 1000 美元），自变量为其他 13 个变量，包括：CRIM （城镇人均犯罪率）、ZN（占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地比例）、INDUS （每个城镇非零售业务的比例）等。

data("BostonHousing")
data <- BostonHousing
data %<>% mutate_if(is.factor, as.numeric)
knitr::kable(head(data[,1:12])) #由于呈现不了所有列，这里只展示 12 列的前 6 行数据。

crim	zn	indus	chas	nox	rm	age	dis	rad	tax	ptratio	b
0.0063	18	2.31	1	0.538	6.575	65.2	4.090	1	296	15.3	396.9
0.0273	0	7.07	1	0.469	6.421	78.9	4.967	2	242	17.8	396.9
0.0273	0	7.07	1	0.469	7.185	61.1	4.967	2	242	17.8	392.8
0.0324	0	2.18	1	0.458	6.998	45.8	6.062	3	222	18.7	394.6
0.0690	0	2.18	1	0.458	7.147	54.2	6.062	3	222	18.7	396.9
0.0299	0	2.18	1	0.458	6.430	58.7	6.062	3	222	18.7	394.1

数据处理

首先，对 506 条数据进行划分。随机选择其中的 70% 数据作为训练样本，另外 30% 数据作为测试样本。

# 构建矩阵
data <- as.matrix(data)
dimnames(data) <- NULL
# 数据集划分
set.seed(1234)
ind <- sample(2, nrow(data), replace = T, prob = c(.7, .3)) #从 1，2 中有放回抽取一个数，概率分别为（0.7，0.3）。
training <- data[ind==1,1:13]
test <- data[ind==2, 1:13]
trainingtarget <- data[ind==1, 14]
testtarget <- data[ind==2, 14]

此外，由于各个特征的数据范围不同，直接输入到神经网络中，会让网络学习变得困难。所以在进行网络训练之前，先将该数据集进行特征标准化：输入数据中的每个特征，将其减去特征平均值并除以标准差，使得特征值以 0 为中心，且具有单位标准差。在 R 中可以使用 scale() 函数实现该效果。

数据集 BostonHousing 也可以直接通过 keras 包中的 dataset_boston_housing() 进行加载，并且已经提前划分好了训练集和测试集。本文使用的是 mlbench 包中数据集进行加载，主要是呈现划分数据集的过程。

# 数据标准化
m <- colMeans(training)
s <- apply(training, 2, sd)
training <- scale(training, center = m, scale = s)
test <- scale(test, center = m, scale = s)

构建模型

由于可用样本量很少，这里构建一个非常小的网络。使用 keras_model_sequential() 定义模型，并设置了 1 个隐藏层和 1 个输出层。激活函数为 relu。

model <- keras_model_sequential() %>% 
         layer_dense(units = 10, activation = 'relu', input_shape = c(13)) %>%
         layer_dense(units = 1)

通过 summary() 查看模型个层形状和参数，可以看到，总共包含 151 个参数。

summary(model)
## Model: "sequential"
## ________________________________________________________________________________
##  Layer (type)                       Output Shape                    Param #     
## ================================================================================
##  dense_1 (Dense)                    (None, 10)                      140         
##                                                                                 
##  dense (Dense)                      (None, 1)                       11          
##                                                                                 
## ================================================================================
## Total params: 151
## Trainable params: 151
## Non-trainable params: 0
## ________________________________________________________________________________

编译模型

编译主要需要设定三个部分：

损失函数：训练期间需要最小化的目标函数；
优化器：对数据和损失函数进行自我更新；
监控度量：训练和测试期间的评价标准。

该例子是一个典型的回归问题，我们使用的损失函数是均方误差（Mean Square Error，MSE），即预测和目标之间差异的平方。使用均方根传播方法（Root Mean Squared Propagation，RMSProp）作为该模型的优化器。使用平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）来监控网络。

model %>% compile(loss = 'mse', #损失函数
                  optimizer = 'rmsprop', #优化器
                  metrics = 'mae'#监控度量
                  )

优化器有很多种，详细介绍可参考：理论^[2]、实践^[3]；损失函数和评价度量的选择，可以参考这篇博客^[4]。

拟合模型

拟合模型时，RStudio 的 Viewer 会出现：随着迭代变化的损失函数值。如下所示：

mymodel <- model %>%
         fit(training,
             trainingtarget,
             epochs = 200,
             batch_size = 32,
             validation_split = 0.2)

图中的 loss 是指损失函数，val_loss 是指验证集下的损失函数（代码中设置的验证集划分比例为 0.2）。mae 表示平均绝对误差，而 val_mae 表示验证集下的平均绝对误差。图中可以看到，随着训练轮数的增加，mae 与 loss 在不断减小并趋于稳定。

评估模型

使用 evaluate() 评估模型，给出预测结果。计算真实值和预测值的均方误差。

model %>% evaluate(test, testtarget)
##   loss    mae 
## 42.571  4.185
pred <- predict(model,test) #预测结果
mean((testtarget-pred)^2) #计算均方误差
## [1] 42.57

通过 ggplot2^[5] 包将预测结果和真实结果可视化。

library(ggplot2)
library(viridis)
library(ggsci)
ev_data = data.frame("Item" = seq(1,length(pred)),
                     "Value" = c(testtarget,pred),
                     "Class" = rep(c("True","Pred"),each = length(pred)))
ggplot(ev_data) +
  geom_line(aes(Item,Value,col = Class,lty = Class)) +
  scale_color_aaas() +
  theme_bw() + 
  theme(panel.grid = element_blank())

总体来看，预测结果还算不错，但是也有一些预测结果和真实值相差甚远。主要原因是，我们没有调整参数来使模型达到最优的效果。读者可以使用 K 折验证的方法来寻找最有的参数，例如：训练轮数，神经网络层数，各层神经元数等。具体案例可以见《Deep Learning with R》的第 3.6.4 节^[6]。

存储 / 加载模型

为了保存 Keras 模型以供未来使用，使用 save_model_tf() 函数保存模型。

save_model_tf(object = model, filepath = "BostonHousing_model") #保存模型

使用 load_model_tf() 函数加载模型，并对新数据集（下面使用测试集）进行预测。

reloaded_model <- load_model_tf("BostonHousing_model") #加载模型
predict(reloaded_model, test) #对新数据集进行预测

基于 R 语言的深度学习——简单回归案例

简单神经网络建模

加载包

加载数据

数据处理

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编译模型

拟合模型

评估模型

存储 / 加载模型

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