极客笔记如何使用TensorFlow在Auto MPG数据集上建立顺序模型？
TensorFlow是一种强大的机器学习和人工智能工具，可以用于构建各种模型，包括深度神经网络模型。本文将介绍如何使用TensorFlow在Auto MPG数据集上建立顺序模型，Auto MPG数据集是一组与汽车性能相关的数据，包括车型、排量、马力和燃油效率等。本文将介绍如何利用这些数据来预测汽车的燃油效率。
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数据集的获取
我们可以从Kaggle网站上获取这个数据集（https://www.kaggle.com/uciml/autompg-dataset），也可以使用TensorFlow内置的数据集进行访问。本文将使用TensorFlow内置的数据集进行访问。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import pandas as pd
# 获取数据集
dataset_path = keras.utils.get_file("auto-mpg.data",
"http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data")
# 添加列名
column_names = ["MPG", "Cylinders", "Displacement", "Horsepower", "Weight",
"Acceleration", "Model Year", "Origin"]
raw_dataset = pd.read_csv(dataset_path, names=column_names,
na_values="?", comment='\t',
sep=" ", skipinitialspace=True)
# 从数据集中移除缺失的数据
dataset = raw_dataset.dropna()
上面的代码段首先使用TensorFlow工具中的get_file方法获取数据集，然后使用read_csv方法读取数据。原始数据集不含列名，为了更好地理解数据，我们需要在读取数据时添加列名。在读取数据后，我们还需要从数据集中移除缺失的数据。
数据准备
我们将数据划分为训练数据集和测试数据集。训练数据集将用于用于训练模型，而测试数据集将用于评估模型的整体性能。在进行训练前，我们还需要对数据进行归一化操作。
# 划分训练数据集和测试数据集
train_dataset = dataset.sample(frac=0.8, random_state=0)
test_dataset = dataset.drop(train_dataset.index)
# 归一化数据
train_stats = train_dataset.describe()
train_stats.pop("MPG")
train_stats = train_stats.transpose()
def norm(x):
return (x - train_stats['mean']) / train_stats['std']
normed_train_data = norm(train_dataset.drop('MPG', axis=1))
normed_test_data = norm(test_dataset.drop('MPG', axis=1))
normed_train_labels = train_dataset['MPG']
normed_test_labels = test_dataset['MPG']
上面的代码段使用sample方法进行数据集的划分。我们将80%的数据作为训练数据集，剩余20%的数据作为测试数据集。接下来，我们使用describe方法计算训练数据集的平均值、标准差等统计信息。这些统计信息将用于对训练数据集和测试数据集进行归一化操作。归一化操作能够从数据中去除偏差，提高模型的性能。
模型建立
接下来，我们将构建一个顺序模型。顺序模型即层按照顺序堆叠而成的模型，每层的输出作为下一层的输入，最终输出一个单一的输出。在本例中，我们将使用3个密集层和一个输出层。
# 建立模型
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(normed_train_data.keys())]),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(1)
])
上面的代码段使用Sequential函数建立一个顺序模型，并使用Dense函数添加层。第一层有64个神经元，使用ReLU激活函数，输入形状为训练数据集的键的长度。后面的两个层与第一层相同。最后一层仅有一个神经元，用于预测MPG值。
模型编译
我们需要为模型选择损失函数、优化器和评估指标。在本例中，我们将使用均方差作为损失函数，Adam优化器，以及平均绝对误差（MAE）作为评估指标。
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error',
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
metrics=['mae', 'mse'])
上面的代码段使用compile函数编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标。
模型训练
接下来，我们将训练模型，并使用测试数据集对模型的性能进行评估。在训练过程中，我们将使用回调函数来提前终止训练，以避免模型过度拟合。
# 训练模型
early_stop = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
history = model.fit(normed_train_data, normed_train_labels,
epochs=1000, validation_split = 0.2, verbose=0,
callbacks=[early_stop, PrintDot()])
# 使用测试数据集评估模型
loss, mae, mse = model.evaluate(normed_test_data, normed_test_labels, verbose=2)
上面的代码段使用fit函数训练模型，并使用EarlyStopping回调函数提前终止训练。我们还使用了validation_split参数来进行交叉验证，以避免过度拟合。最后，我们使用测试数据集对模型进行评估，得到模型的损失、MAE和MSE值。
结论
本文介绍了如何使用TensorFlow在Auto MPG数据集上建立顺序模型。我们首先获取数据集，然后对数据进行划分和归一化操作。然后，我们使用Sequential函数建立顺序模型，并使用compile函数编译模型。接下来，我们使用fit函数训练模型，并使用evaluate函数评估模型。最终，我们得到了一个能够预测汽车燃油效率的模型。这个模型可以用于更广泛的汽车数据分析任务，如预测汽车排量、马力、重量等特征。