基于PaddlePaddle的酒驾风险行为分析预测

简介: 基于PaddlePaddle的酒驾风险行为分析预测

一、酒驾风险行为分析预测


1.背景描述


本数据集来自2007年青少年风险行为监测系统(YRBSS),该系统是由美国疾病控制和预防中心(CDC)进行的年度调查,旨在监测有健康风险的青少年行为的流行情况。

本数据集的重点是青少年最近(在过去30天内)是否乘坐过醉酒司机的车。

1696840979111.jpg


2.数据说明


本数据集包含13387条记录,涉及以下6个变量:

  • 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车:1=有;0=没有
  • 是否是女性:1=女性;0=男性
  • 就读年级:9,10,11,12
  • 年龄
  • 是否吸烟:1=是;0=否
  • 是否拥有驾照:1=有;0=没有

3.数据来源


www.kaggle.com/datasets/ut…


二、数据分析


1.数据读取


import pandas as pd
df=pd.read_csv('data/data225503/Risky_behavior_in_youths.csv',encoding='gbk')
df.head()

.dataframe tbody tr th:only-of-type {         vertical-align: middle;     } .dataframe tbody tr th {     vertical-align: top; } .dataframe thead th {     text-align: right; }

序号 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 是否是女性 就读年级 年龄 是否吸烟 是否拥有驾照
0 1 1 1.0 10.0 15.0 1.0 0.0
1 2 1 1.0 10.0 18.0 1.0 1.0
2 3 1 NaN NaN NaN NaN NaN
3 4 0 0.0 11.0 17.0 0.0 1.0
4 5 0 0.0 11.0 17.0 0.0 1.0


2.空值处理


df.isnull().sum()
序号                       0
是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车      0
是否是女性                  755
就读年级                    67
年龄                      54
是否吸烟                   388
是否拥有驾照                  54
dtype: int64
df.shape
(13387, 7)
df.isnull().sum()/df.shape[0]
序号                     0.000000
是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车    0.000000
是否是女性                  0.056398
就读年级                   0.005005
年龄                     0.004034
是否吸烟                   0.028983
是否拥有驾照                 0.004034
dtype: float64
df.dropna(inplace=True)
df.drop(['序号'], inplace=True, axis=1)
df.shape
(12282, 6)
df.describe()

.dataframe tbody tr th:only-of-type {         vertical-align: middle;     } .dataframe tbody tr th {     vertical-align: top; } .dataframe thead th {     text-align: right; }

是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 是否是女性 就读年级 年龄 是否吸烟 是否拥有驾照
count 12282.000000 12282.000000 12282.000000 12282.000000 12282.000000 12282.000000
mean 0.313385 0.525973 10.523449 16.152337 0.535581 0.676193
std 0.463888 0.499345 1.114185 1.209777 0.498753 0.467946
min 0.000000 0.000000 9.000000 14.000000 0.000000 0.000000
25% 0.000000 0.000000 10.000000 15.000000 0.000000 0.000000
50% 0.000000 1.000000 11.000000 16.000000 1.000000 1.000000
75% 1.000000 1.000000 12.000000 17.000000 1.000000 1.000000
max 1.000000 1.000000 12.000000 18.000000 1.000000 1.000000


从上表可以看出,

  • 经过清洗后,共有12282条数据;
  • 在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车占比31.34%;
  • 数据中女生人数多于男生,女生人数占比52%;
  • 数据中大部分的年级为10、11;
  • 年龄均值为16岁;
  • 数据中吸烟和有驾照的人为多数,占比分别为53%和67%。

三、数据预处理


1.数据归一化

columns = df.columns
print(columns)
Index(['是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车', '是否是女性', '就读年级', '年龄', '是否吸烟', '是否拥有驾照'], dtype='object')
for column in columns[1:]:
    col = df[column]
    col_min = col.min()
    col_max = col.max()
    normalized = (col - col_min) / (col_max - col_min)
    df[column] = normalized
df.head()

.dataframe tbody tr th:only-of-type {         vertical-align: middle;     } .dataframe tbody tr th {     vertical-align: top; } .dataframe thead th {     text-align: right; }

是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 是否是女性 就读年级 年龄 是否吸烟 是否拥有驾照
0 1 1.0 0.333333 0.25 1.0 0.0
1 1 1.0 0.333333 1.00 1.0 1.0
3 0 0.0 0.666667 0.75 0.0 1.0
4 0 0.0 0.666667 0.75 0.0 1.0
5 0 0.0 0.666667 0.75 1.0 1.0


2.数据集切分


from sklearn.model_selection import train_test_split
# 切分数据集为 训练集 、 测试集
train, test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2023)


3.协相关


df.corr()


.dataframe tbody tr th:only-of-type {         vertical-align: middle;     } .dataframe tbody tr th {     vertical-align: top; } .dataframe thead th {     text-align: right; }

是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 是否是女性 就读年级 年龄 是否吸烟 是否拥有驾照
是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 1.000000 0.220942 0.028239 0.048411 0.258869 0.037261
是否是女性 0.220942 1.000000 0.240245 0.282104 0.377348 0.238284
就读年级 0.028239 0.240245 1.000000 0.870475 0.107223 0.748354
年龄 0.048411 0.282104 0.870475 1.000000 0.142229 0.825015
是否吸烟 0.258869 0.377348 0.107223 0.142229 1.000000 0.123856
是否拥有驾照 0.037261 0.238284 0.748354 0.825015 0.123856 1.000000


import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
sns.set_style('whitegrid')
# 热力图
plt.figure(figsize=(20,12))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

1696841440927.jpg


四、模型训练


1.网络定义


import paddle
import paddle.nn.functional as F
# 定义动态图
class Net(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义一层全连接层,输出维度是1,激活函数为None,即不使用激活函数
        self.fc = paddle.nn.Linear(in_features=5,out_features=2)
    # 网络的前向计算函数
    def forward(self, inputs):
        pred = self.fc(inputs)
        return pred


2.超参设置


net=Net()
# 设置迭代次数
epochs = 6
#  paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss正常
#  paddle.nn.CrossEntropyLoss不正常
loss_func = paddle.nn.CrossEntropyLoss()
#优化器
opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.1,parameters=net.parameters())


3.模型训练


#训练程序
for epoch in range(epochs):
    all_acc = 0
    for i in range(train.shape[0]):
        x = paddle.to_tensor([train.iloc[i,1:]])
        y = paddle.to_tensor([train.iloc[i,0]])
        infer_y = net(x)
        loss = loss_func(infer_y,y)
        loss.backward()
        y=label = paddle.to_tensor([y], dtype="int64")
        acc= paddle.metric.accuracy(infer_y, y)
        all_acc=all_acc+acc.numpy()
        opt.step()
        opt.clear_gradients#清除梯度
        # print("epoch: {}, loss is: {},acc is:{}".format(epoch, loss.numpy(),acc.numpy()))  #由于输出过长,这里注释掉了
    print("第{}次正确率为:{}".format(epoch+1,all_acc/i))
第1次正确率为:[0.6094259]
第2次正确率为:[0.6070847]
第3次正确率为:[0.5988396]
第4次正确率为:[0.61268324]
第5次正确率为:[0.61115634]
第6次正确率为:[0.5905945]


五、模型评估


1.模型训练


#测试集数据运行
net.eval()#模型转换为测试模式
all_acc = 0
for i in range(test.shape[0]):
        x = paddle.to_tensor([test.iloc[i,:-1]])
        y = paddle.to_tensor([test.iloc[i,-1]])        
        infer_y = net(x)
        y=label = paddle.to_tensor([y], dtype="int64")
    # 计算损失与精度
        loss = loss_func(infer_y, y)
        acc = paddle.metric.accuracy(infer_y, y)
        all_acc = all_acc+acc.numpy()
    # 打印信息
        #print("loss is: {}, acc is: {}".format(loss.numpy(), acc.numpy()))
print("测试集正确率:{}".format(all_acc/i))
测试集正确率:[0.44177523]


2.预测


import numpy as np
#预测结果展示
net.eval()
x = paddle.to_tensor([test.iloc[0,1:]])
y = paddle.to_tensor([test.iloc[0,0]])    
infer_y = net(x)
y=label = paddle.to_tensor([y], dtype="int64")
# 计算损失与精度
loss = loss_func(infer_y, y)
# 打印信息
print("test[0] is :\n{}\n y_test[0] is :{}\n predict is {}".format(test.iloc[0,1:] ,test.iloc[0,0], np.argmax(infer_y.numpy()[0])))
test[0] is :
是否是女性     0.00
就读年级      1.00
年龄        0.75
是否吸烟      1.00
是否拥有驾照    1.00
Name: 481, dtype: float64
 y_test[0] is :0
 predict is 0


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