基于神经网络——鸢尾花识别（Iris）

╰+攻爆jí腚メ 2024-02-05 20:20 41阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *   *  前言
         *  鸢尾花识别——思路流程：
         *  认识鸢尾花
         *  \*\*获取鸢尾花数据\*\*
         *  整理数据为训练集，测试集
         *  搭建神经网络模型
         *  鸢尾花识别 完整代码：

#### 前言 ####

鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。

#### 鸢尾花识别——思路流程： ####

1）获取鸢尾花数据，分析处理。

2）整理数据位训练集，测试集。

3）搭建神经网络模型。

4）训练网络，优化网络模型参数。

5）保存最优的模型，进行鸢尾花识别。

#### 认识鸢尾花 ####

我们先认识下什么是鸢尾花？

**鸢尾花分类：狗尾草鸢尾、杂色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾**

![img][]

**鸢尾花的特征是什么呢？**

鸢尾花花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽。我们通过对数据进行分析总结出了规律：通过测量花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，可以得出鸢尾花的类别（如：花萼长>花萼宽且花瓣长/花瓣宽>2 ，则杂色鸢尾）

![img][img 1]

#### **获取鸢尾花数据** ####

4 个属性作为输入特征：花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽 ；

类别作为标签，0 代表狗尾草鸢尾，1 代表杂色鸢尾，2 代表弗吉尼亚鸢尾。

iris数据集 即**鸢尾花数据**。x\_data 存放 iris数据集所有输入特征（4 种）；y\_data存放 iris数据集所有标签（3种）

from sklearn import datasets
    from pandas import DataFrame
    import pandas as pd
     
    x_data = datasets.load_iris().data  # .data返回iris数据集所有输入特征
    y_data = datasets.load_iris().target  # .target返回iris数据集所有标签
    print("x_data from datasets: \n", x_data)
    print("y_data from datasets: \n", y_data)
     
    x_data = DataFrame(x_data, columns=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']) # 为表格增加行索引（左侧）和列标签（上方）
    pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)  # 设置列名对齐
    print("x_data add index: \n", x_data)
     
    x_data['类别'] = y_data  # 新加一列，列标签为‘类别’，数据为y_data
    print("x_data add a column: \n", x_data)

在sklearn库中，x\_data，y\_data的原始数据：

![img][img 2]

在x\_data\[ \]数据中，新加一列，列标签为‘类别’，数据为y\_data：

![img][img 3]

#### 整理数据为训练集，测试集 ####

把输入特征 和 标签 做成数据对，即每一行输入特征有与之对应的类别；得出一共150行数据；其中75%作为训练集，即120行；25%作为测试集，即后30行。

注意：训练集和测试集，没有交集，它们之间都没有一样的数据。

# 导入所需模块
    import tensorflow as tf
    from sklearn import datasets
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
     
    # 导入数据，分别为输入特征和标签
    x_data = datasets.load_iris().data
    y_data = datasets.load_iris().target
     
    # 随机打乱数据（因为原始数据是顺序的，顺序不打乱会影响准确率）
    # seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样（为方便教学，以保每位同学结果一致）
    np.random.seed(116)  # 使用相同的seed，保证输入特征和标签一一对应
    np.random.shuffle(x_data)
    np.random.seed(116)
    np.random.shuffle(y_data)
    tf.random.set_seed(116)
     
    # 将打乱后的数据集分割为训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行
    x_train = x_data[:-30]
    y_train = y_data[:-30]
    x_test = x_data[-30:]
    y_test = y_data[-30:]
     
    # 转换x的数据类型，否则后面矩阵相乘时会因数据类型不一致报错
    x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)
    x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)
     
    # from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。（把数据集分批次，每个批次batch组数据）
    train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)
    test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

为了训练更高效，通常会把数据变成batch（包），例如，把32行数据为一个小包batch。

#### 搭建神经网络模型 ####

从数据中分析出，有4个输入特征，所以输入层有4个节点；鸢尾花3种类别，所以输出层有3个节点. 我们需要初始化网络中的参数（权值、偏置）。

通过前向传播计算，即从输入层到输出层迭代计算，预测出是那个类别的鸢尾花，对比是否预测正确（通过损失函数计算出 预测值和真实值的偏差，这个偏差越小代表预测越接近真实；最终选择最优的参数）。

输入层和输出层之间的映射关系接近正确的，模型基本训练好了。

![img][img 4]

即所有的输入 x 乘以各自线上的权重 w 求和加上偏置项 b 得到输出 y 。

![img][img 5]

输出 y 中，1.01 代表 0 类鸢尾得分，2.01 代表 1 类鸢尾得分，-0.66 代表 2 类鸢尾得分。通过输出 y 可以看出数值最大(可能性最高)的是 1 类鸢尾，而5不是标签 0 类鸢尾。这是由于最初的参数 w 和 b 是随机产生的，现在输出的结果是不准确的。

为了修正这一结果，我们用 损失函数，定义预测值 y 和标准答案(标签)\_y 的差距，损失函数可以定量的判断当前这组参数 w 和 b 的优劣，当损失函数最小时，即可得到最优 w 的值和 b 的值。

> **损失函数**，其目的是寻找一组参数 w 和 b 使得损失函数最小。为达成这一目的，我们采用梯度下降的方法。

**损失函数的梯度** 表示损失函数对各参数求偏导后的向量，损失函数梯度下降的方向，就是是损失函数减小的方向。梯度下降法即沿着损失函数梯度下降的方向，寻找损失函数的最小值，从而得到最优的参数。

梯度下降的直观解释：（来自：[梯度下降（Gradient Descent）小结 - 刘建平Pinard - 博客园][Gradient Descent_ - _Pinard -]）

> 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个局部的山峰低处。
> 
> 从上面的解释可以看出，梯度下降不一定能够找到全局的最优解，有可能是一个局部最优解。当然，如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的解就一定是全局最优解。

![img][img 6]

梯度下降参考：[深入浅出–梯度下降法及其实现 - 简书][-]

#### 鸢尾花识别 完整代码： ####

# -*- coding: UTF-8 -*-
    # 利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线
     
    # 导入所需模块
    import tensorflow as tf
    from sklearn import datasets
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
     
    # 导入数据，分别为输入特征和标签
    x_data = datasets.load_iris().data
    y_data = datasets.load_iris().target
     
    # 随机打乱数据（因为原始数据是顺序的，顺序不打乱会影响准确率）
    # seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样（为方便教学，以保每位同学结果一致）
    np.random.seed(116)  # 使用相同的seed，保证输入特征和标签一一对应
    np.random.shuffle(x_data)
    np.random.seed(116)
    np.random.shuffle(y_data)
    tf.random.set_seed(116)
     
    # 将打乱后的数据集分割为训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行
    x_train = x_data[:-30]
    y_train = y_data[:-30]
    x_test = x_data[-30:]
    y_test = y_data[-30:]
     
    # 转换x的数据类型，否则后面矩阵相乘时会因数据类型不一致报错
    x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)
    x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)
     
    # from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。（把数据集分批次，每个批次batch组数据）
    train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)
    test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
     
    # 生成神经网络的参数，4个输入特征故，输入层为4个输入节点；因为3分类，故输出层为3个神经元
    # 用tf.Variable()标记参数可训练
    # 使用seed使每次生成的随机数相同（方便教学，使大家结果都一致，在现实使用时不写seed）
    w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4, 3], stddev=0.1, seed=1))
    b1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3], stddev=0.1, seed=1))
     
    lr = 0.1  # 学习率为0.1
    train_loss_results = []  # 将每轮的loss记录在此列表中，为后续画loss曲线提供数据
    test_acc = []  # 将每轮的acc记录在此列表中，为后续画acc曲线提供数据
    epoch = 500  # 循环500轮
    loss_all = 0  # 每轮分4个step，loss_all记录四个step生成的4个loss的和
     
    # 训练部分
    for epoch in range(epoch):  #数据集级别的循环，每个epoch循环一次数据集
        for step, (x_train, y_train) in enumerate(train_db):  #batch级别的循环 ，每个step循环一个batch
            with tf.GradientTape() as tape:  # with结构记录梯度信息
                y = tf.matmul(x_train, w1) + b1  # 神经网络乘加运算
                y = tf.nn.softmax(y)  # 使输出y符合概率分布（此操作后与独热码同量级，可相减求loss）
                y_ = tf.one_hot(y_train, depth=3)  # 将标签值转换为独热码格式，方便计算loss和accuracy
                loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))  # 采用均方误差损失函数mse = mean(sum(y-out)^2)
                loss_all += loss.numpy()  # 将每个step计算出的loss累加，为后续求loss平均值提供数据，这样计算的loss更准确
            # 计算loss对各个参数的梯度
            grads = tape.gradient(loss, [w1, b1])
     
            # 实现梯度更新 w1 = w1 - lr * w1_grad    b = b - lr * b_grad
            w1.assign_sub(lr * grads[0])  # 参数w1自更新
            b1.assign_sub(lr * grads[1])  # 参数b自更新
     
        # 每个epoch，打印loss信息
        print("Epoch {}, loss: {}".format(epoch, loss_all/4))
        train_loss_results.append(loss_all / 4)  # 将4个step的loss求平均记录在此变量中
        loss_all = 0  # loss_all归零，为记录下一个epoch的loss做准备
     
        # 测试部分
        # total_correct为预测对的样本个数, total_number为测试的总样本数，将这两个变量都初始化为0
        total_correct, total_number = 0, 0
        for x_test, y_test in test_db:
            # 使用更新后的参数进行预测
            y = tf.matmul(x_test, w1) + b1
            y = tf.nn.softmax(y)
            pred = tf.argmax(y, axis=1)  # 返回y中最大值的索引，即预测的分类
            # 将pred转换为y_test的数据类型
            pred = tf.cast(pred, dtype=y_test.dtype)
            # 若分类正确，则correct=1，否则为0，将bool型的结果转换为int型
            correct = tf.cast(tf.equal(pred, y_test), dtype=tf.int32)
            # 将每个batch的correct数加起来
            correct = tf.reduce_sum(correct)
            # 将所有batch中的correct数加起来
            total_correct += int(correct)
            # total_number为测试的总样本数，也就是x_test的行数，shape[0]返回变量的行数
            total_number += x_test.shape[0]
        # 总的准确率等于total_correct/total_number
        acc = total_correct / total_number
        test_acc.append(acc)
        print("Test_acc:", acc)
        print("--------------------------")
     
    # 绘制 loss 曲线
    plt.title('Loss Function Curve')  # 图片标题
    plt.xlabel('Epoch')  # x轴变量名称
    plt.ylabel('Loss')  # y轴变量名称
    plt.plot(train_loss_results, label="$Loss$")  # 逐点画出trian_loss_results值并连线，连线图标是Loss
    plt.legend()  # 画出曲线图标
    plt.show()  # 画出图像
     
    # 绘制 Accuracy 曲线
    plt.title('Acc Curve')  # 图片标题
    plt.xlabel('Epoch')  # x轴变量名称
    plt.ylabel('Acc')  # y轴变量名称
    plt.plot(test_acc, label="$Accuracy$")  # 逐点画出test_acc值并连线，连线图标是Accuracy
    plt.legend()
    plt.show()

训练过程，一共迭代500次，最后得出 loss: 0.032300274819135666 Test\_acc: 1.0

![img][img 7]

随着迭代次数的增加，损失率（预估值和真实值的偏差）在减少；准确率在不多提高，最终到达100%（即：1）

![img][img 8]

本博客参考：北京大学 课程“人工智能实践：Tensorflow笔记”；

[img]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/fbd6e6d0ca604c8180e338cf90a9a268.png
[img 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/588772e2b9ba43edbb7648a8f92ac255.png
[img 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/67f314edad874c85b05a70f22942506d.png
[img 3]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/6c81bd165213493bac9e7e4481c81727.png
[img 4]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/15aa92d203e446e196ca4ea69a0ee27e.png
[img 5]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/54f13ada1aef4850b83770a9394f56bd.png
[Gradient Descent_ - _Pinard -]: https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html
[img 6]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/10a01f2ee046400da0a3f21bc536265c.png
[-]: https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e
[img 7]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/6c27a2c83ea54c2ea455fdb6fe755919.png
[img 8]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/1bbff8b29ab641abb5e59b68f6f765d9.png