basic regression fuel efficiency

汽车燃料效率预测.md

+本教程的目的是要预测汽车的燃料效率，相比于之前的分类，这是一个回归问题，回归是针对连续变量的，分类是针对离散变量的
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+用的数据集是 Auto MPG ，包含有 MPG、Cylinders、Displacement、Horsepower、Weight、Acceleration、Model Year、Origin 这么 8 个特征，我们的目的是根据其它 7 个特征去预测 MPG ，数据如下图所示
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+![](https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina1/20210721182618.png)
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+由于本教程篇幅过长，我们这里就不粘贴过多代码了，如果需要查看代码，文末有提供链接地址
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+第一步我们需要加载数据，然后对数据进行清理，把一些 unknown values 去除，如下图所示，我们可以发现 Horsepower 这一列有 6 个需要清除的值
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+![](https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina1/20210721182917.png)
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+我们仔细观察下数据可以发现，Origin 这一列的值，其实是类别，不是数值，所以需要转化成 one-hot ，处理结果如下图所示
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+![](https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina1/20210721183102.png)
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+接下来我们需要进行数据集的划分，执行如下代码
+
+```
+train_dataset = dataset.sample(frac=0.8, random_state=0)
+test_dataset = dataset.drop(train_dataset.index)
+```
+
+我们再来查看下各个特征的一些统计结果
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+![](https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina1/20210721183414.png)
+
+我们可以发现一些特征的数值特别大，比如 Weight ，一些特征的数值特别小，比如 Cylinders ，所以我们需要对数据进行标准化
+
+## Linear Regression
+
+### 用一个变量预测 MPG
+
+```
+horsepower = np.array(train_features['Horsepower'])
+
+horsepower_normalizer = preprocessing.Normalization(input_shape=[1,], axis=None)
+horsepower_normalizer.adapt(horsepower)
+
+horsepower_model = tf.keras.Sequential([
+    horsepower_normalizer,
+    layers.Dense(units=1)
+])
+
+horsepower_model.summary()
+```
+
+上面是核心代码，其中输入的一个变量指 Horsepower ，预测的目标是 MPG
+
+### 用多个变量预测 MPG
+
+```
+normalizer = preprocessing.Normalization(axis=-1)
+normalizer.adapt(np.array(train_features))
+
+linear_model = tf.keras.Sequential([
+    normalizer,
+    layers.Dense(units=1)
+])
+```
+
+上面是核心代码，其中输入的多个变量指 Cylinders、Displacement、Horsepower、Weight、Acceleration、Model Year、Origin 这么 7 个特征，预测的目标是MPG
+
+## DNN regression
+
+```
+def build_and_compile_model(norm):
+  model = keras.Sequential([
+      norm,
+      layers.Dense(64, activation='relu'),
+      layers.Dense(64, activation='relu'),
+      layers.Dense(1)
+  ])
+
+  model.compile(loss='mean_absolute_error',
+                optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001))
+  return model
+```
+
+上面是 DNN 的模型搭建代码
+
+```
+dnn_horsepower_model = build_and_compile_model(horsepower_normalizer)
+```
+
+上面是用一个变量去预测 MPG
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+![](https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina1/20210721184703.png)
+
+上图是 dnn_horsepower_model.summary() 的结果
+
+```
+dnn_model = build_and_compile_model(normalizer)
+dnn_model.summary()
+```
+
+上面是用所有特征去预测 MPG
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+![](https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina1/20210721184834.png)
+
+上图是 dnn_model.summary() 的结果
+
+![](https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina1/20210721184924.png)
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+针对 4 个方案，我们可以进行对比，如上图所示，我们发现 dnn_model 的 MAE 最低，也就是该模型效果最好
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+代码地址: https://codechina.csdn.net/csdn_codechina/enterprise_technology/-/blob/master/basic_regression_fuel_efficiency.ipynb
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