在PaddlePaddle框架下通过两层全连接网络实现IRIS数据分类

背景信息

IRIS数据集是机器学习入门中最常用的数据集之一，但PaddlePaddle官方文档中并没有给出对该数据集分类的示例，因此本文进行了尝试，并通过两层全连接网络最终实现了该数据集的分类。

数据集说明

下载的数据集中类别标签是字符串，为方便使用将其替换为0、1、2，如下所示，前四列为特征值，最后一列为标签：

4.6,3.2,1.4,0.2,0
5.3,3.7,1.5,0.2,0
5.0,3.3,1.4,0.2,0
7.0,3.2,4.7,1.4,1
6.4,3.2,4.5,1.5,1
6.9,3.1,4.9,1.5,1
5.5,2.3,4.0,1.3,1

整理流程

实现的代码包括如下几个部分

iris数据文件读取并切分为训练集和测试集两部分。
从训练集和测试集中分布提取标签和特征。
实现PaddlePaddle使用的reader函数。
定义模型并进行训练。
进行预测

详细代码

# 引入所需包
import paddle.v2 as paddle
import numpy as np
import random

#读取数据函数,输入为数据文件名和训练、测试切分比率，返回为list类型的训练数据集和测试数据集
def loadData(fileName,ratio):   
    trainingData=[]
    testData=[]
    with open(fileName) as txtData:
        lines=txtData.readlines()
        for line in lines:
            lineData=line.strip().split(',')    #去除空白和逗号“,”
            if random.random()<ratio:             #数据集分割比例
                trainingData.append(lineData)   #训练数据集列表
            else:
                testData.append(lineData)       #测试数据集列表
    return trainingData,testData

#输入为list类型数据,分割为特征和标签两部分，返回为np.narray类型的特征数组和标签数组
def splitData(dataSet):  
    character=[]
    label=[]
    for i in range(len(dataSet)):
        character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])
        label.append(dataSet[i][-1])
    return np.array(character),np.array(label)

# 读取数据数组和标签数组，并将二者组合为PaddlePaddle中使用的reader
def paddle_reader(dataCharacter,dataLabel):
    def reader():       
        for i in xrange(len(dataLabel)):
            yield dataCharacter[i,:], int(dataLabel[i])
    return reader

# 进行数据预处理工作
iris_file='/book/iris012.data'
ratio=0.7
trainingData, testData=loadData(iris_file,ratio) ##加载文件，按一定比率切分为训练样本和测试样本
#a1=random.shuffle(trainingData)
trainingCharacter,trainingLabel=splitData(trainingData)  #将训练样本切分为数据和标签两个数组
testCharacter,testLabel=splitData(testData)  #将测试样本切分为数据和标签两个数组

# 实现reader
train_reader=paddle_reader(trainingCharacter,trainingLabel)
test_reader=paddle_reader(testCharacter,testLabel)

---------------------------------下面为模型定义以及训练过程------------------------

# 该模型运行在单个CPU上
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)

features = paddle.layer.data(
    name='features', type=paddle.data_type.dense_vector(4))
label = paddle.layer.data(
    name='label', type=paddle.data_type.integer_value(3))


# 使用两侧全连接网络
fc1 = paddle.layer.fc(input=features, size=10, act=paddle.activation.Linear())
predict = paddle.layer.fc(input=fc1, size=3,act=paddle.activation.Softmax())

cost = paddle.layer.classification_cost(input=predict, label=label)

parameters = paddle.parameters.create(cost)
optimizer = paddle.optimizer.Momentum(momentum=0)

trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
                             parameters=parameters,
                             update_equation=optimizer)
#feeding={'features': 0, 'label': 1}

from paddle.v2.plot import Ploter

train_title = "Train cost"
test_title = "Test cost"
cost_ploter = Ploter(train_title, test_title)

step = 0

# event_handler to plot a figure
def event_handler_plot(event):
    global step
    if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
        if step % 10 == 0:
            cost_ploter.append(train_title, step, event.cost)
            cost_ploter.plot()
        step += 1
    if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
        # save parameters
        with open('params_pass_%d.tar' % event.pass_id, 'w') as f:
            trainer.save_parameter_to_tar(f)

        result = trainer.test(reader=paddle.batch(
            test_reader, batch_size=10))
        cost_ploter.append(test_title, step, result.cost)

lists = []

def event_handler(event):
    if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
        if event.batch_id % 10 == 0:
            print "Pass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
                event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)
    if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
        # save parameters
        with open('params_pass_%d.tar' % event.pass_id, 'w') as f:
            trainer.save_parameter_to_tar(f)

        result = trainer.test(reader=paddle.batch(
            test_reader, batch_size=10))
        print "Test with Pass %d, Cost %f, %s\n" % (
            event.pass_id, result.cost, result.metrics)
        lists.append((event.pass_id, result.cost,
                      result.metrics['classification_error_evaluator']))

trainer.train(
    reader=paddle.batch(
        paddle.reader.shuffle(
            train_reader, buf_size=100),
        batch_size=10),
    #feeding=feeding,
    event_handler=event_handler_plot,
    num_passes=50)

---------------------------------下面为模型验证过程------------------------

# 准备测试数据
test_data_creator = test_reader()
test_data = []
test_label = []

for item in test_data_creator:
    test_data.append((item[0],))
    test_label.append(item[1])
    if len(test_data) == 100:
        break

#进行预测
probs = paddle.infer(
    output_layer=predict, parameters=parameters, input=test_data)

for i in xrange(len(probs)):
    print "label=" + str(test_label[i]) + ", predict=" + str(np.argsort(-probs)[i][0])

可以看出，有部分值预测错误，主要原因是Iris数据集比较小的缘故，可以通过增加训练轮数来改善，比如将轮数增加到300，将会得到非常好的预测效果。

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