基于 PyTorch 的完整数据处理与模型训练流程

目录

使用 PyTorch 进行 COVID 数据集分析与预测

1. 项目背景与目标

2. 数据与工具准备

所需库

代码结构

3. 数据预处理与特征选择

特征选择

数据集定义

4. 模型构建

5. 模型训练与验证

6. 测试与结果保存

7. 运行流程

总结

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使用 PyTorch 进行 COVID 数据集分析与预测

在本文中，我们将利用 PyTorch 构建一个完整的机器学习流程，从数据预处理到模型训练与预测，最终输出预测结果。本文使用了一个 COVID 数据集，展示如何从特征选择到模型构建并优化，最终实现准确预测。

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1. 项目背景与目标

随着 COVID 的全球传播，预测感染风险对于防控工作至关重要。本文的目标是：

• 从给定的数据集中选取重要特征。
• 构建深度学习模型以预测感染概率。
• 通过训练与验证优化模型性能。
• 使用测试数据集生成预测结果。

我们将使用 PyTorch 框架实现上述步骤。

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2. 数据与工具准备

所需库

首先，确保安装了以下依赖库：

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import numpy as np
import csv
import pandas as pd
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import torch.nn as nn
from torch import optim
import time
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"  # 避免某些环境下的 OpenMP 冲突问题

代码结构

以下是项目的主要代码模块：

• 特征选择与数据预处理
• 数据集定义与加载
• 模型构建
• 训练与验证流程
• 测试与预测结果保存

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3. 数据预处理与特征选择

特征选择

数据集中可能包含许多无关特征。为简化模型，我们使用卡方检验 (chi2) 选择最重要的特征。

以下是实现特征选择的代码：

def get_feature_importance(feature_data, label_data, k=4, column=None):
    """
    功能：选择与标签相关性最高的 k 个特征。
    参数：
        feature_data: 特征数据 (numpy array)。
        label_data: 标签数据 (numpy array)。
        k: 选择的最佳特征数量。
        column: 可选，列名信息，用于返回特征名称。
    返回：
        - X_new: 选择的 k 个最佳特征数据。
        - indices: 选择的特征列索引。
    """
    model = SelectKBest(chi2, k=k)  # 定义卡方检验的选择模型
    feature_data = np.array(feature_data, dtype=np.float64)  # 将特征转换为浮点型
    X_new = model.fit_transform(feature_data, label_data)  # 选择最优的 k 个特征
    scores = model.scores_  # 每个特征的评分
    indices = np.argsort(scores)[::-1]  # 按评分降序排列，返回索引

    if column:
        # 如果提供列名，打印 k 个最佳特征的列名
        k_best_features = [column[i + 1] for i in indices[0:k].tolist()]
        print("k best features are: ", k_best_features)
    
    return X_new, indices[0:k]  # 返回 k