分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。
$ pip install pytorch
数据集
让我们将所需的库和数据集导入到我们的Python应用程序中：
import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline
我们可以使用pandas库的read_csv()方法来导入包含我们的数据集的CSV文件。
dataset = pd.read_csv(r'E:Datasetscustomer_data.csv')
让我们输出数据集 ：
dataset.shape
输出：
(10000, 14)
输出显示该数据集具有1万条记录和14列。我们可以使用head()数据框的方法来输出数据集的前五行。
dataset.head()
输出：
您可以在我们的数据集中看到14列。根据前13列，我们的任务是预测第14列的值，即Exited。
探索性数据分析
让我们对数据集进行一些探索性数据分析。我们将首先预测6个月后实际离开银行并使用饼图进行可视化的客户比例。让我们首先增加图形的默认绘图大小：
fig_size = plt.rcParams["figure.figsize"] fig_size[0] = 10 fig_size[1] = 8 plt.rcParams["figure.figsize"] = fig_size
以下脚本绘制该Exited列的饼图。
dataset.Exited.value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.0f%%', colors=['skyblue', 'orange'], explode=(0.05, 0.05))
输出：
输出显示，在我们的数据集中，有20％的客户离开了银行。这里1代表客户离开银行的情况，0代表客户没有离开银行的情况。让我们绘制数据集中所有地理位置的客户数量：
输出显示，几乎一半的客户来自法国，而西班牙和德国的客户比例分别为25％。
现在，让我们绘制来自每个唯一地理位置的客户数量以及客户流失信息。我们可以使用库中的countplot()函数seaborn来执行此操作。
输出显示，尽管法国客户总数是西班牙和德国客户总数的两倍，但法国和德国客户离开银行的客户比例是相同的。同样，德国和西班牙客户的总数相同，但是离开银行的德国客户数量是西班牙客户的两倍，这表明德国客户在6个月后离开银行的可能性更大。
数据预处理
在训练PyTorch模型之前，我们需要预处理数据。如果查看数据集，您将看到它具有两种类型的列：数值列和分类列。数字列包含数字信息。CreditScore，Balance，Age等。类似地，Geography和Gender是分类列，因为它们含有分类信息，如客户的位置和性别。有几列可以视为数字列和类别列。例如，该HasCrCard列的值可以为1或0。但是，那HasCrCard列包含有关客户是否拥有信用卡的信息。
让我们再次输出数据集中的所有列，并找出哪些列可以视为数字列，哪些列应该视为类别列。columns数据框的属性显示所有列名称：
Index(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore', 'Geography', 'Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance', 'NumOfProducts', 'HasCrCard', 'IsActiveMember', 'EstimatedSalary', 'Exited'], dtype='object')
从我们的数据列，我们将不使用的RowNumber，CustomerId以及Surname列，因为这些列的值是完全随机的，并与输出无关。例如，客户的姓氏对客户是否离开银行没有影响。其中列的其余部分，Geography，Gender，HasCrCard，和IsActiveMember列可以被视为类别列。让我们创建这些列的列表：除该列外，其余所有列均可视为数字列。
numerical_columns = ['CreditScore', 'Age', 'Tenure', 'Balance', 'NumOfProducts', 'EstimatedSalary']
最后，输出（Exited列中的值）存储在outputs变量中。
我们已经创建了分类，数字和输出列的列表。但是，目前，分类列的类型不是分类的。您可以使用以下脚本检查数据集中所有列的类型：
输出：
RowNumber int64 CustomerId int64 Surname object CreditScore int64 Geography object Gender object Age int64 Tenure int64 Balance float64 NumOfProducts int64 HasCrCard int64 IsActiveMember int64 EstimatedSalary float64 Exited int64 dtype: object
您可以看到Geography和Gender列的类型是object，HasCrCard和IsActive列的类型是int64。我们需要将分类列的类型转换为category。我们可以使用astype()函数来做到这一点，
现在，如果再次绘制数据集中各列的类型，您将看到以下结果：
输出量
RowNumber int64 CustomerId int64 Surname object CreditScore int64 Geography category Gender category Age int64 Tenure int64 Balance float64 NumOfProducts int64 HasCrCard category IsActiveMember category EstimatedSalary float64 Exited int64 dtype: object
现在让我们查看Geography列中的所有类别：
Index(['France', 'Germany', 'Spain'], dtype='object')
当您将列的数据类型更改为类别时，该列中的每个类别都会分配一个唯一的代码。例如，让我们绘制列的前五行，Geography并输出前五行的代码值：
输出：
0 France 1 Spain 2 France 3 France 4 Spain Name: Geography, dtype: category Categories (3, object): [France, Germany, Spain]
以下脚本在该列的前五行中绘制了值的代码Geography：
输出：
0 0 1 2 2 0 3 0 4 2 dtype: int8
输出显示法国已编码为0，西班牙已编码为2。
将分类列与数字列分开的基本目的是，可以将数字列中的值直接输入到神经网络中。但是，必须首先将类别列的值转换为数字类型。分类列中的值的编码部分地解决了分类列的数值转换的任务。
由于我们将使用PyTorch进行模型训练，因此需要将分类列和数值列转换为张量。首先让我们将分类列转换为张量。在PyTorch中，可以通过numpy数组创建张量。我们将首先将四个分类列中的数据转换为numpy数组，然后将所有列水平堆叠，如以下脚本所示：
geo = dataset['Geography'].cat.codes.values ...
上面的脚本输出分类列中前十条记录。输出如下：输出：
array([[0, 0, 1, 1], [2, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0], [2, 0, 1, 1], [2, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 1, 1, 1]], dtype=int8)
现在要从上述numpy数组创建张量，您只需将数组传递给模块的tensor类torch。
输出：
tensor([[0, 0, 1, 1], [2, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0], [2, 0, 1, 1], [2, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 1, 1, 1]])
在输出中，您可以看到类别数据的numpy数组现在已转换为tensor对象。同样，我们可以将数值列转换为张量：
numerical_data = np.stack([dataset[col].values for col in numerical_columns], 1) ...
输出：
tensor([[6.1900e+02, 4.2000e+01, 2.0000e+00, 0.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0135e+05], [6.0800e+02, 4.1000e+01, 1.0000e+00, 8.3808e+04, 1.0000e+00, 1.1254e+05], [5.0200e+02, 4.2000e+01, 8.0000e+00, 1.5966e+05, 3.0000e+00, 1.1393e+05], [6.9900e+02, 3.9000e+01, 1.0000e+00, 0.0000e+00, 2.0000e+00, 9.3827e+04], [8.5000e+02, 4.3000e+01, 2.0000e+00, 1.2551e+05, 1.0000e+00, 7.9084e+04]])
在输出中，您可以看到前五行，其中包含我们数据集中六个数字列的值。最后一步是将输出的numpy数组转换为tensor对象。输出：
tensor([1, 0, 1, 0, 0])
现在，让我们绘制分类数据，数值数据和相应输出的形状： 输出：
torch.Size([10000, 4]) torch.Size([10000, 6]) torch.Size([10000])
在训练模型之前，有一个非常重要的步骤。我们将分类列转换为数值，其中唯一值由单个整数表示。例如，在该Geography列中，我们看到法国用0表示，德国用1表示。我们可以使用这些值来训练我们的模型。但是，更好的方法是以N维向量的形式表示分类列中的值，而不是单个整数。
我们需要为所有分类列定义矢量大小。关于维数没有严格的规定。定义列的嵌入大小的一个好的经验法则是将列中唯一值的数量除以2（但不超过50）。例如，对于该Geography列，唯一值的数量为3。该Geography列的相应嵌入大小将为3/2 = 1.5 = 2（四舍五入）。以下脚本创建一个元组，其中包含所有类别列的唯一值数量和维度大小：
categorical_column_sizes = [len(dataset[column].cat.categories) for column in categorical_columns] ...
输出：
[(3, 2), (2, 1), (2, 1), (2, 1)]
使用训练数据对监督型深度学习模型（例如我们在本文中开发的模型）进行训练，并在测试数据集上评估模型的性能。因此，我们需要将数据集分为训练集和测试集，如以下脚本所示：
total_records = 10000 ....
我们的数据集中有1万条记录，其中80％的记录（即8000条记录）将用于训练模型，而其余20％的记录将用于评估模型的性能。注意，在上面的脚本中，分类和数字数据以及输出已分为训练集和测试集。为了验证我们已正确地将数据分为训练和测试集：
print(len(categorical_train_data)) print(len(numerical_train_data)) print(len(train_outputs)) print(len(categorical_test_data)) print(len(numerical_test_data)) print(len(test_outputs))
输出：
8000 8000 8000 2000 2000 2000
创建预测模型
我们将数据分为训练集和测试集，现在是时候定义训练模型了。为此，我们可以定义一个名为的类Model，该类将用于训练模型。看下面的脚本：
class Model(nn.Module): def __init__(self, embedding_size, num_numerical_cols, output_size, layers, p=0.4): super().__init__() self.all_embeddings = nn.ModuleList([nn.Embedding(ni, nf) for ni, nf in embedding_size]) self.embedding_dropout = nn.Dropout(p) self.batch_norm_num = nn.BatchNorm1d(num_numerical_cols) return x
接下来，要查找输入层的大小，将类别列和数字列的数量加在一起并存储在input_size变量中。之后，for循环迭代，并将相应的层添加到all_layers列表中。添加的层是：
Linear：用于计算输入和权重矩阵之间的点积ReLu：用作激活函数BatchNorm1d：用于对数字列应用批量归一化Dropout：用于避免过拟合
在后for循环中，输出层被附加到的层的列表。由于我们希望神经网络中的所有层都按顺序执行，因此将层列表传递给nn.Sequential该类。
接下来，在该forward方法中，将类别列和数字列都作为输入传递。类别列的嵌入在以下几行中进行。
embeddings = []
数字列的批量归一化可通过以下脚本应用：
x_numerical = self.batch_norm_num(x_numerical)
最后，将嵌入的分类列x和数字列x_numerical连接在一起，并传递给sequence layers。
训练模型
要训练模型，首先我们必须创建Model在上一节中定义的类的对象。
您可以看到我们传递了分类列的嵌入大小，数字列的数量，输出大小（在我们的例子中为2）以及隐藏层中的神经元。您可以看到我们有三个分别具有200、100和50个神经元的隐藏层。
让我们输出模型并查看：
print(model)
输出：
Model( (all_embeddings): ModuleList( ... ) )
您可以看到，在第一线性层中，in_features变量的值为11，因为我们有6个数字列，并且类别列的嵌入维数之和为5，因此6 + 5 = 11。out_features的值为2，因为我们只有2个可能的输出。
在实际训练模型之前，我们需要定义损失函数和将用于训练模型的优化器。以下脚本定义了损失函数和优化器：
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
现在，我们训练模型。以下脚本训练模型：
epochs = 300 aggregated_losses = [] for i in range(epochs): print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.10f}')
神经元元数设置为300，这意味着要训练模型，完整的数据集将使用300次。for为每次迭代期间循环的执行方式，损失是使用损耗函数来计算。每次迭代过程中的损失将添加到aggregated_loss列表中。
上面脚本的输出如下：
epoch: 1 loss: 0.71847951epoch: 26 loss: 0.57145703epoch: 51 loss: 0.48110831epoch: 76 loss: 0.42529839epoch: 101 loss: 0.39972275epoch: 126 loss: 0.37837571epoch: 151 loss: 0.37133673epoch: 176 loss: 0.36773482epoch: 201 loss: 0.36305946epoch: 226 loss: 0.36079505epoch: 251 loss: 0.35350436epoch: 276 loss: 0.35540250epoch: 300 loss: 0.3465710580
以下脚本绘制了各个时期的损失函数：
plt.plot(range(epochs), aggregated_losses)plt.ylabel('Loss')plt.xlabel('epoch');`
输出：
输出显示，最初损失函数迅速降低。在250个步长之后，损失几乎没有减少。
做出预测
最后一步是对测试数据进行预测。为此，我们只需要将categorical_test_data和numerical_test_data传递给model该类。然后可以将返回的值与实际测试输出值进行比较。以下脚本对测试类进行预测，并输出测试数据的交叉熵损失。
with torch.no_grad():
输出：
Loss: 0.36855841
测试集上的损失为0.3685，比训练集上获得的0.3465略多，这表明我们的模型有些过拟合。由于我们指定输出层将包含2个神经元，因此每个预测将包含2个值。例如，前5个预测值如下所示：
print(y_val[:5])
输出：
tensor([[ 1.2045, -1.3857], [ 1.3911, -1.5957], [ 1.2781, -1.3598], [ 0.6261, -0.5429], [ 2.5430, -1.9991]])
这种预测的思想是，如果实际输出为0，则索引0处的值应大于索引1处的值，反之亦然。我们可以使用以下脚本检索列表中最大值的索引：
y_val = np.argmax(y_val, axis=1)
输出：现在让我们再次输出y_val列表的前五个值：
print(y_val[:5])
输出：
tensor([0, 0, 0, 0, 0])
由于在最初预测的输出列表中，对于前五个记录，零索引处的值大于第一索引处的值，因此可以在已处理输出的前五行中看到0。
最后，我们可以使用从sklearn.metrics模块confusion_matrix，accuracy_score以及classification_report类找到了准确度，精密度和召回值，混淆矩阵。
`from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_scoreprint(confusion_matrix(test_outputs,y_val))print(classification_report(test_outputs,y_val))print(accuracy_score(test_outputs, y_val))`
输出：
[[1527 83][ 224 166]]
precision recall f1-score support 0 0.87 0.95 0.91 1610 1 0.67 0.43 0.52 390
micro avg 0.85 0.85 0.85 2000macro avg 0.77 0.69 0.71 2000weighted avg 0.83 0.85 0.83 20000.8465`
输出结果表明，我们的模型达到了84.65％的精度，考虑到我们随机选择神经网络模型的所有参数这一事实，这非常令人印象深刻。我建议您尝试更改模型参数，例如训练/测试比例，隐藏层的数量和大小等，以查看是否可以获得更好的结果。
结论
PyTorch是Facebook开发的常用深度学习库，可用于各种任务，例如分类，回归和聚类。本文介绍了如何使用PyTorch库对表格数据进行分类。
