In [0]:
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#
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#
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Objetivos de aprendizaje:
Revisemos nuestro modelo del ejercicio anterior "Primeros pasos con TensorFlow".
Primero, importaremos los datos de viviendas en California a un DataFrame de Pandas:
In [0]:
from __future__ import print_function
import math
from IPython import display
from matplotlib import cm
from matplotlib import gridspec
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn.metrics as metrics
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.data import Dataset
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
pd.options.display.max_rows = 10
pd.options.display.float_format = '{:.1f}'.format
california_housing_dataframe = pd.read_csv("https://download.mlcc.google.com/mledu-datasets/california_housing_train.csv", sep=",")
california_housing_dataframe = california_housing_dataframe.reindex(
np.random.permutation(california_housing_dataframe.index))
california_housing_dataframe["median_house_value"] /= 1000.0
california_housing_dataframe
A continuación, configuraremos nuestra función de entrada y definiremos la función para el entrenamiento del modelo:
In [0]:
def my_input_fn(features, targets, batch_size=1, shuffle=True, num_epochs=None):
"""Trains a linear regression model of one feature.
Args:
features: pandas DataFrame of features
targets: pandas DataFrame of targets
batch_size: Size of batches to be passed to the model
shuffle: True or False. Whether to shuffle the data.
num_epochs: Number of epochs for which data should be repeated. None = repeat indefinitely
Returns:
Tuple of (features, labels) for next data batch
"""
# Convert pandas data into a dict of np arrays.
features = {key:np.array(value) for key,value in dict(features).items()}
# Construct a dataset, and configure batching/repeating.
ds = Dataset.from_tensor_slices((features,targets)) # warning: 2GB limit
ds = ds.batch(batch_size).repeat(num_epochs)
# Shuffle the data, if specified.
if shuffle:
ds = ds.shuffle(buffer_size=10000)
# Return the next batch of data.
features, labels = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
return features, labels
In [0]:
def train_model(learning_rate, steps, batch_size, input_feature):
"""Trains a linear regression model.
Args:
learning_rate: A `float`, the learning rate.
steps: A non-zero `int`, the total number of training steps. A training step
consists of a forward and backward pass using a single batch.
batch_size: A non-zero `int`, the batch size.
input_feature: A `string` specifying a column from `california_housing_dataframe`
to use as input feature.
Returns:
A Pandas `DataFrame` containing targets and the corresponding predictions done
after training the model.
"""
periods = 10
steps_per_period = steps / periods
my_feature = input_feature
my_feature_data = california_housing_dataframe[[my_feature]].astype('float32')
my_label = "median_house_value"
targets = california_housing_dataframe[my_label].astype('float32')
# Create input functions.
training_input_fn = lambda: my_input_fn(my_feature_data, targets, batch_size=batch_size)
predict_training_input_fn = lambda: my_input_fn(my_feature_data, targets, num_epochs=1, shuffle=False)
# Create feature columns.
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column(my_feature)]
# Create a linear regressor object.
my_optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)
my_optimizer = tf.contrib.estimator.clip_gradients_by_norm(my_optimizer, 5.0)
linear_regressor = tf.estimator.LinearRegressor(
feature_columns=feature_columns,
optimizer=my_optimizer
)
# Set up to plot the state of our model's line each period.
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title("Learned Line by Period")
plt.ylabel(my_label)
plt.xlabel(my_feature)
sample = california_housing_dataframe.sample(n=300)
plt.scatter(sample[my_feature], sample[my_label])
colors = [cm.coolwarm(x) for x in np.linspace(-1, 1, periods)]
# Train the model, but do so inside a loop so that we can periodically assess
# loss metrics.
print("Training model...")
print("RMSE (on training data):")
root_mean_squared_errors = []
for period in range (0, periods):
# Train the model, starting from the prior state.
linear_regressor.train(
input_fn=training_input_fn,
steps=steps_per_period,
)
# Take a break and compute predictions.
predictions = linear_regressor.predict(input_fn=predict_training_input_fn)
predictions = np.array([item['predictions'][0] for item in predictions])
# Compute loss.
root_mean_squared_error = math.sqrt(
metrics.mean_squared_error(predictions, targets))
# Occasionally print the current loss.
print(" period %02d : %0.2f" % (period, root_mean_squared_error))
# Add the loss metrics from this period to our list.
root_mean_squared_errors.append(root_mean_squared_error)
# Finally, track the weights and biases over time.
# Apply some math to ensure that the data and line are plotted neatly.
y_extents = np.array([0, sample[my_label].max()])
weight = linear_regressor.get_variable_value('linear/linear_model/%s/weights' % input_feature)[0]
bias = linear_regressor.get_variable_value('linear/linear_model/bias_weights')
x_extents = (y_extents - bias) / weight
x_extents = np.maximum(np.minimum(x_extents,
sample[my_feature].max()),
sample[my_feature].min())
y_extents = weight * x_extents + bias
plt.plot(x_extents, y_extents, color=colors[period])
print("Model training finished.")
# Output a graph of loss metrics over periods.
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.ylabel('RMSE')
plt.xlabel('Periods')
plt.title("Root Mean Squared Error vs. Periods")
plt.tight_layout()
plt.plot(root_mean_squared_errors)
# Create a table with calibration data.
calibration_data = pd.DataFrame()
calibration_data["predictions"] = pd.Series(predictions)
calibration_data["targets"] = pd.Series(targets)
display.display(calibration_data.describe())
print("Final RMSE (on training data): %0.2f" % root_mean_squared_error)
return calibration_data
Los atributos total_rooms y population cuentan los totales para una manzana específica.
Pero, ¿qué ocurriría si una manzana estuviese más densamente poblada que otra? Podemos explorar cómo se relaciona la densidad de las manzanas con el valor mediano de las casas al crear un atributo sintético que sea una proporción de total_rooms y population.
En la celda a continuación, crea un atributo denominado rooms_per_person y úsalo como la input_feature para train_model().
¿Cuál es el mejor rendimiento que puedes obtener con este único atributo al ajustar la tasa de aprendizaje? (Cuanto mejor sea el rendimiento, mejor se ajustará la línea de regresión a los datos y más baja será la RMSE final).
NOTA: Es posible que te resulte útil agregar algunas celdas de código a continuación para probar varias tasas de aprendizaje diferentes y comparar los resultados. Para agregar una celda de código nueva, desplaza el cursor directamente debajo del centro de esta celda y haz clic en CODE (CÓDIGO).
In [0]:
#
# YOUR CODE HERE
#
california_housing_dataframe["rooms_per_person"] =
calibration_data = train_model(
learning_rate=0.00005,
steps=500,
batch_size=5,
input_feature="rooms_per_person"
)
In [0]:
california_housing_dataframe["rooms_per_person"] = (
california_housing_dataframe["total_rooms"] / california_housing_dataframe["population"])
calibration_data = train_model(
learning_rate=0.05,
steps=500,
batch_size=5,
input_feature="rooms_per_person")
Para visualizar el rendimiento del modelo, podemos crear una representación de dispersión de las predicciones frente a los valores objetivo. Idealmente, estos deberían estar en una línea diagonal perfectamente correlacionada.
Usa scatter() de Pyplot para crear una representación de dispersión de predicciones frente a valores objetivo con el modelo de habitaciones por persona que entrenaste en la Tarea 1.
¿Puedes ver singularidades? Rastréalas hasta los datos de origen al observar la distribución de los valores en rooms_per_person.
In [0]:
# YOUR CODE HERE
In [0]:
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(calibration_data["predictions"], calibration_data["targets"])
Los datos de calibración muestran la mayoría de los puntos de dispersión alineados con una línea. Esta es casi vertical, pero regresaremos a eso más adelante. Ahora concentrémonos en aquellas que se desvían de la línea. Observamos que la cantidad es relativamente baja.
Si representamos un histograma de rooms_per_person, detectamos que tenemos algunos valores atípicos en nuestros datos de entrada:
In [0]:
plt.subplot(1, 2, 2)
_ = california_housing_dataframe["rooms_per_person"].hist()
Comprueba si puedes mejorar aún más la preparación del modelo al establecer los valores atípicos de rooms_per_person en un máximo o mínimo razonables.
Como referencia, aquí se incluye un ejemplo rápido de cómo aplicar una función a una Series de Pandas:
clipped_feature = my_dataframe["my_feature_name"].apply(lambda x: max(x, 0))
La clipped_feature anterior no tendrá valores inferiores a 0.
In [0]:
# YOUR CODE HERE
El histograma que creamos en la Tarea 2 muestra que la mayoría de los valores son inferiores a 5. Ajustemos rooms_per_person en 5 y representemos un histograma para volver a comprobar los resultados.
In [0]:
california_housing_dataframe["rooms_per_person"] = (
california_housing_dataframe["rooms_per_person"]).apply(lambda x: min(x, 5))
_ = california_housing_dataframe["rooms_per_person"].hist()
Para verificar si funcionó el límite aplicado, volvamos a realizar el entrenamiento e imprimamos los datos de calibración una vez más:
In [0]:
calibration_data = train_model(
learning_rate=0.05,
steps=500,
batch_size=5,
input_feature="rooms_per_person")
In [0]:
_ = plt.scatter(calibration_data["predictions"], calibration_data["targets"])