手把手教你用Python库Keras做预测(附代码)

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当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型,就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点,我经常能看到下面这样的问题:

“我应该如何用Keras对我的模型作出预测?”

在本文中,你会学到如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。

看完这篇教程,你能掌握以下几点:

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何确定一个模型,为后续的预测做准备
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何用Keras对分类问题进行类及其概率的预测
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何用Keras进行回归预测

现在就让我们开始吧

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本文结构

教程共分为三个部分,分别是:

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9模型确定
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9分类预测
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9回归预测

模型确定

在做预测之前,首先得训练出一个最终的模型。你可能选择k折交叉验证或者简单划分训练/测试集的方法来训练模型,这样做的目的是为了合理估计模型在样本集之外数据上的表现(新数据)

当评估完成,这些模型存在的目的也达到了,就可以丢弃他们。接下来,你得用所有的可用数据训练出一个最终的模型。关于这方面的内容,你可以在下面这个文章中得到更多的信息:

https://machinelearningmastery.com/train-final-machine-learning-model/

分类预测

对于分类问题,模型学习的是一个输入特征到输出特征之间的映射,这里的输出即为一个标签。比如“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”

下边是Keras中为简单的二分类问题开发的神经网络模型的一个例子。如果说你以前没有接触过用Keras开发神经网络模型的话,不妨先看看下边这篇文章:

https://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/

 训练一个最终分类的模型

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 生成一个二分类问题的数据集

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)

scalar = MinMaxScaler()

scalar.fit(X)

X = scalar.transform(X)

# 定义并拟合模型

model = Sequential()

model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=200, verbose=0)

建立好这个模型后,可能需要将它保存到文件中(比如通过Keras的相关API)。以后你就可以随时加载这个模型,并用它进行预测了。有关这方面的示例,可以参考下边的文章:

https://machinelearningmastery.com/save-load-keras-deep-learning-models/

为了本文的结构更简洁,我们的例子中省去了这个步骤。

继续说回到分类预测的问题。我们希望最终得到的模型能进行两种预测:一是判断出类别,二是给出属于相应类别概率。

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9类预测

一个类别预测会给定最终的模型以及若干数据实例,我们利用模型来判断这些实例的类别。对于新数据,我们不知道输出的是什么结果,这就是为什么首先需要一个模型。

在Keras中,可以利用predict_class()函数来完成我们上述所说的内容----即利用最终的模型预测新数据样本的类别。

需要注意的是,这个函数仅适用于Sequential模型,不适于使用功能式API开发的模型。(not those models developed using the functional API.)

比如,我们在名为Xnew的数组中有若干个数据实例,它被传入predict_classes()函数中,用来对这些数据样本的类别进行预测。

Xnew = [[...], [...]]

ynew = model.predict_classes(Xnew)

让我们用一个更具体的例子来说明:

# 建立一个新的分类模型

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 生成二分类数据集

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)

scalar = MinMaxScaler()

scalar.fit(X)

X = scalar.transform(X)

# 定义并拟合最终模型

model = Sequential()

model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)

# 新的未知数据实例

Xnew, _ = make_blobs(n_samples=3, centers=2, n_features=2, random_state=1)

Xnew = scalar.transform(Xnew)

# 作出预测

ynew = model.predict_classes(Xnew)

# 显示输入和输出

for i in range(len(Xnew)):

print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i]))

下面是对三个实例预测的结果,我们将数据和预测结果一并输出:

X=[0.89337759 0.65864154], Predicted=[0]

X=[0.29097707 0.12978982], Predicted=[1]

X=[0.78082614 0.75391697], Predicted=[0]

如果你只有一个新的实例,那就需要将它包装一下,变成一个数组的形式。以便传给predict_classes()函数,比如这样:

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from numpy import array

# 生成一个二分类数据集

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)

scalar = MinMaxScaler()

scalar.fit(X)

X = scalar.transform(X)

# 定义并拟合最终的新模型

model = Sequential()

model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)

# 未知的新实例

Xnew = array([[0.89337759, 0.65864154]])

# 作出预测

ynew = model.predict_classes(Xnew)

# 显示输入输出

print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[0], ynew[0]))

运行上边这个例子,会得到对这个单独实例的预测结果

X=[0.89337759 0.65864154], Predicted=[0]

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9关于类别标签的注意事项

准备数据时,应该将其中的类别标签转换为整数表示(比如原始数据类别可能是一个字符串),这时候你就可能会用到sklearn中的LabelEncoder。

http://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.LabelEncoder.html#sklearn.preprocessing.LabelEncoder

当然,在我们使用LabelEcoder中的函数inverse_transform()时,还可以将那些整数表示的类别标签转换回去。

因为这个原因,在拟合最终模型时,你可能想要保存用于编码y值的LabelEncoder结果。

概率预测

另外一种是对数据实例属于某一类的可能性进行预测。它被称为“概率预测”,当给定一个新的实例,模型返回该实例属于每一类的概率值。(0-1之间)

在Keras中,我们可以调用predict_proba()函数来实现。举个例子:

Xnew = [[...], [...]]

ynew = model.predict_proba(Xnew)

在二分类问题下,Sigmoid激活函数常被用在输出层,预测概率是数据对象属于类别1的可能性,或者属于类别0的可能性(1-概率)

在多分类问题下,则是softmax激活函数常被用在输出层。数据对象属于每一个类别的概率作为一个向量返回。

下边的例子对Xnew数据数组中的每个样本进行概率预测。

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 生成二分类数据集

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)

scalar = MinMaxScaler()

scalar.fit(X)

X = scalar.transform(X)

# 定义并拟合出最终模型

model = Sequential()

model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)

# 新的未知数据

Xnew, _ = make_blobs(n_samples=3, centers=2, n_features=2, random_state=1)

Xnew = scalar.transform(Xnew)

# 做预测

ynew = model.predict_proba(Xnew)

# 显示输入输出

for i in range(len(Xnew)):

print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i]))

我们运行这个实例,并将输入数据及这些实例属于类别1的概率打印出来:

X=[0.89337759 0.65864154], Predicted=[0.0087348]

X=[0.29097707 0.12978982], Predicted=[0.82020265]

X=[0.78082614 0.75391697], Predicted=[0.00693122]

回归预测

回归预测是一个监督学习问题,该模型学习一个给定输入样本到输出数值的映射。比如会输出0.1或0.2这样的数字。

下边是一个Keras回归的模型。

# 训练一个回归模型的例子

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from sklearn.datasets import make_regression

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 生成回归数据集

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1, random_state=1)

scalarX, scalarY = MinMaxScaler(), MinMaxScaler()

scalarX.fit(X)

scalarY.fit(y.reshape(100,1))

X = scalarX.transform(X)

y = scalarY.transform(y.reshape(100,1))

# 定义并拟合模型

model = Sequential()

model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='linear'))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

我们可以在最终的模型中调用predict()函数进行数值的预测。该函数以若干个实例组成的数组作为输入参数。

下面的例子演示了如何对未知的多个数据实例进行回归预测。

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from sklearn.datasets import make_regression

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 生成回归数据集

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1, random_state=1)

scalarX, scalarY = MinMaxScaler(), MinMaxScaler()

scalarX.fit(X)

scalarY.fit(y.reshape(100,1))

X = scalarX.transform(X)

y = scalarY.transform(y.reshape(100,1))

# 定义并拟合模型

model = Sequential()

model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='linear'))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

# 未知的新数据

Xnew, a = make_regression(n_samples=3, n_features=2, noise=0.1, random_state=1)

Xnew = scalarX.transform(Xnew)

# 作出预测

ynew = model.predict(Xnew)

# 显示输入输出

for i in range(len(Xnew)):

print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i]))

运行上面那个多分类预测实例,然后将输入和预测结果并排打印,进行对比。

X=[0.29466096 0.30317302], Predicted=[0.17097184]

X=[0.39445118 0.79390858], Predicted=[0.7475489]

X=[0.02884127 0.6208843 ], Predicted=[0.43370453]

同样的,这个函数可以用于单独实例的预测,前提是它们包装成适当的格式。

举例说明:

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from sklearn.datasets import make_regression

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from numpy import array

# 生成回归数据集

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1, random_state=1)

scalarX, scalarY = MinMaxScaler(), MinMaxScaler()

scalarX.fit(X)

scalarY.fit(y.reshape(100,1))

X = scalarX.transform(X)

y = scalarY.transform(y.reshape(100,1))

# 定义并拟合模型

model = Sequential()

model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='linear'))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

# 新的数据

Xnew = array([[0.29466096, 0.30317302]])

# 作出预测

ynew = model.predict(Xnew)

# 显示输入输出

print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[0], ynew[0]))

运行实例并打印出结果:

X=[0.29466096 0.30317302], Predicted=[0.17333156]

延伸阅读

这部分提供了一些相关的资料,如果你想更深入学习的话可以看一看。

How to Train a Final Machine Learning Model:

https://machinelearningmastery.com/train-final-machine-learning-model/


Save and Load Your Keras Deep Learning Models:

https://machinelearningmastery.com/save-load-keras-deep-learning-models/


Develop Your First Neural Network in Python With Keras Step-By-Step:

https://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/


The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras:

https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-long-short-term-memory-models-keras/


How to Make Predictions with Long Short-Term Memory Models in Keras:

https://machinelearningmastery.com/make-predictions-long-short-term-memory-models-keras/

总结:

在本教程中,你知道了如何使用Keras库通过最终的深度学习模型进行分类和回归预测。

具体来说,你了解到:

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d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何用Keras对分类问题进行类及其概率的预测
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何用Keras进行回归预测

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原文发布时间为:2018-05-30

本文作者:数据派

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