前言

为了更好地理解深度学习，本章我们将以天池大赛的赛事为例实现深度学习的项目实战，同时结合软件的研发流程，梳理形成完整资料，包括：需求设计、概要设计、测试方案、测试报告、用户手册。

文章索引

• 项目目标：简要阐述本次实战的项目目标以及数据集情况
• 项目实战：按照以下四部分介绍项目的实现过程以及代码实现
  • 1. 数据分析
  • 2. 数据预处理
  • 3. 模型训练
  • 4. 模型推理
• 项目资料：为了便于深度学习中级认证考试，梳理相关资料以供参考
  • 1. 需求设计
  • 2. 概要设计
  • 3. 测试方案
  • 4. 测试报告
  • 5. 用户手册

项目资料仅供参考，请勿直接复制使用。

项目目标

通过深度学习技术，构建一个基于深度学习的二手车价格预测模型，能够根据车辆的各项特征（如品牌、型号、年份、里程等）准确预测其市场价格。

数据集简介

下载地址

https://tianchi.aliyun.com/dataset/175540

内容简介

这是阿里天池上的一个数据集，该数据集为二手车交易价格数据集，数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。

数据情况

数据字段

项目实战

1. 数据分析

1.1 数据分析背景

数据集一般情况下会存在多种问题，以二手车数据为例：

• 数据缺失，例如：二手车某个字段的内容为空…
• 数据异常，例如：二手车价格超过1亿…
• 数据格式问题，例如：二手车价格字段为字符串类型，需要转换为数值类型…

因此，在数据分析有一个专业领域叫EDA(Exploratory Data Analysis)，即探索性数据分析。

1.2 探索性数据分析

探索性数据分析是有一套方法论的，由于篇幅原因，本篇文章暂不展开，详情请见CSDN：超全总结！探索性数据分析 (EDA)方法汇总！。

通过了解探索性数据分析，其大致步骤为：

1. 检查数据
   • 是否有缺失值？
   • 是否有异常值？
   • 是否有重复值？
   • 样本是否均衡？
   • ….
2. 数据可视化
   • 连续量：
     • 图表：直方图、盒图、密度图、箱线图等…
     • 统计量：均值、中位数、众数、最大值、最小值等…
   • 离散量：
     • 图表：柱状图、饼图、条形图等…
     • 统计量：各个变量的频数、占比等…
3. 考察变量之间的关系
   • 连续量与连续量的关系
   • 离散量与离散量的关系
   • 离散量与连续量的关系
     …

由上可见，数据分析是一门比较专业的学科，是需要专业的理论和方法论来支撑的。

现在有一个开源工具，可以方便我们进行数据的自动化分析：ydata-profiling。

1.3 ydata-profiling

简介

ydata-profiling 是一个数据分析包，只需要几行代码，就可以自动化生成数据集的详细报告，报告包含统计信息和数据摘要。

安装方法

pip install ydata-profiling
pip install ipywidgets

使用方法

import pandas
from ydata_profiling import ProfileReport

# 以下file_train_path是一个文件路径，限于篇幅原因，路径的获取以及赋值在此处省略
df = pandas.read_csv(file_train_path, sep=' ')

# 生成报告
profile = ProfileReport(df, title='Pandas Profiling Report', html={'style':{'full_width':True}})
# 报告输出到jupyter notebook
profile.to_notebook_iframe()

运行结果：

报告解析

在报告的Overview总览的Alert中，我们可以看到数据集的统计情况，包括：

• offerType has constant value "0"
  

  offerType 存在数值为0的常量(通过查看数据字段中offerType字段主要就是0和1，这应该是合理的)

• seller is highly imbalanced (> 99.9%)
  

  seller 提示存在严重不均衡(通过查看seller字段含义为个体或非个体，大多数情况下都是个体，这也是合理的)

• bodyType has 4506 (3.0%) missing values
• fuelType has 8680 (5.8%) missing values
• gearbox has 5981 (4.0%) missing values
  

  bodyType、fuelType、gearbox存在数据缺失情况(稍后进行排查)

• power is highly skewed (γ1 = 65.86317787)
• creatDate is highly skewed (γ1 = -79.01331042)
  

  power、creatDate字段，特征的分布是高度偏斜的(稍后进行排查)

• SaleID is uniformly distributed
• SaleID has unique values
  

  SaleID字段，数据唯一(因为该字段是ID号，所以数据唯一是合理的)

• model has 11762 (7.8%) zeros
• brand has 31480 (21.0%) zeros
• …
  

  model、brand、bodyType、fuelType、power字段都存在0值(这是合理的)

通过以上的分析，我们可以看到数据集主要存在两个问题：
问题1：bodyType、fuelType、gearbox存在数据缺失情况

# 查看data中bodyType列Missing的数据
df['bodyType'].isnull().sum()

# 查看10条bodyType列Missing的数据
df[df['bodyType'].isnull()].head(10)

运行结果：的确存在内容为空的问题

问题2：power、creatDate字段，特征的分布是高度偏斜的
在报告中点击查看power字段，由于该字段是表示发动机攻略，大部分攻略为556类型，所以看着应该是合理的。

小结：

• 通过ydata_profiling分析之后，数据集中主要的问题是bodyType、fuelType、gearbox存在数据缺失情况，需要后续进行清洗处理。

2. 数据预处理

2.1 离散量和连续量

2.2 处理空值

空值的处理方法有多种：

• 删除空值
• 使用0填充空值
• 使用中位数填充空值

在本次实战中，我们选择较为简单粗暴的方式：直接剔除空值的相应行。

代码文件：src/data_processing/data_processor.py

    def _preprocess_features(X: pd.DataFrame, y: pd.Series) -> tuple:
        """
        预处理特征数据，包括数据类型转换和处理缺失值

        Args:
            X (pd.DataFrame): 特征数据
            y (pd.Series): 目标变量

        Returns:
            tuple: (处理后的特征X, 处理后的目标变量y)
        """
        # 数据类型转换
        for column in X.columns:
            X[column] = pd.to_numeric(X[column], errors='coerce')

        # 剔除包含缺失值的行
        combined_df = pd.concat([X, pd.Series(y, name='target')], axis=1)
        combined_df = combined_df.dropna()
        X = combined_df.drop('target', axis=1)
        y = combined_df['target']

        return X, y

说明：

• 为了便于代码维护，我们创建一个DataProcessor类，用于处理数据，包括数据类型转换和处理缺失值。
• 该类中定义了_preprocess_features方法，用于处理数据，包括数据类型转换和处理缺失值。
• 由于在剔除空值时，需要同时剔除目标变量y，所以需要将X和y合并，然后剔除空值。

2.3 数据标准化

为了提升模型的训练效果，我们需要对数据进行标准化处理。

代码文件：src/data_processing/data_processor.py

    def prepare_data(self,X, y, test_size=0.2, random_state=0) -> tuple:
        """
        准备训练集和测试集，包括数据标准化

        Args:
            X: 特征数据
            y: 目标变量
            test_size: 测试集比例
            random_state: 随机种子

        Returns:
            tuple: (X_train_normalized, X_test_normalized, y_train_normalized, y_test_normalized)
        """
        # 预处理数据
        X, y = DataProcessor._preprocess_features(X, y)

        # 数据分割
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
            X, y, test_size=test_size, random_state=random_state
        )

        # 转换为numpy数组
        X_train_np = X_train.values
        X_test_np = X_test.values
        y_train_np = y_train.values
        y_test_np = y_test.values

        # 计算并保存统计量
        mean_X = X_train_np.mean(axis=0)
        std_X = X_train_np.std(axis=0)
        std_X[std_X == 0] = 1e-9

        mean_y = y_train_np.mean()
        std_y = y_train_np.std()
        if std_y == 0:
            std_y = 1e-9

        # 将统计量保存为类属性
        self.mean_X = mean_X
        self.std_X = std_X
        self.mean_y = mean_y
        self.std_y = std_y

        X_train_normalized = (X_train_np - mean_X) / std_X
        X_test_normalized = (X_test_np - mean_X) / std_X

        # y标签标准化
        y_train_normalized = (y_train_np - mean_y) / std_y
        y_test_normalized = (y_test_np - mean_y) / std_y

        return X_train_normalized, X_test_normalized, y_train_normalized, y_test_normalized 

说明：

• 我们在DataProcessor类中定义了prepare_data方法，用于准备训练集和测试集，包括数据标准化。
• 该方法调用_preprocess_features方法，用于处理数据，包括数据类型转换和处理缺失值。

3. 模型训练

3.1 模型定义

我们通过搭建一个全链接的模型，用于预测二手车价格。

代码文件：src/models/car_price_model.py

import torch.nn as nn

class CarPriceModel(nn.Module):
    """
    二手车价格预测模型
    """
    def __init__(self, in_features=13, out_features=1):
        """
        初始化模型

        Args:
            in_features (int): 输入特征维度
            out_features (int): 输出维度
        """
        super(CarPriceModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(in_features, 64)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(64)

        self.linear2 = nn.Linear(64, 32)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.bn2 = nn.BatchNorm1d(32)

        self.linear3 = nn.Linear(32, out_features)

    def forward(self, x):
        """
        前向传播
        """
        x = self.linear1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.linear2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.linear3(x)
        return x 

3.2 数据集定义

我们创建一个CarPriceDataset类，用于定义数据集，以便后续模型训练时使用。

代码文件：src/datasets/car_price_dataset.py

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np

class CarPriceDataset(Dataset):
    """二手车数据集类"""
    def __init__(self, X, y):
        """
        初始化数据集

        Args:
            X: 特征数据
            y: 目标变量
        """
        self.X = X
        self.y = y.to_numpy() if not isinstance(y, np.ndarray) else y

    def __len__(self):
        return len(self.X)

    def __getitem__(self, idx):
        return (torch.tensor(self.X[idx], dtype=torch.float32),
                torch.tensor(self.y[idx], dtype=torch.float32))

3.3 数据加载器

代码文件：src/datasets/car_price_dataset.py

def create_data_loaders(X_train, X_test, y_train, y_test, batch_size_train=12, batch_size_test=32):
    """
    创建数据加载器

    Args:
        X_train: 训练集特征
        X_test: 测试集特征
        y_train: 训练集标签
        y_test: 测试集标签
        batch_size_train: 训练批次大小
        batch_size_test: 测试批次大小

    Returns:
        tuple: (训练数据加载器, 测试数据加载器)
    """

    # 在 create_data_loaders 函数中，确保 y 值被重塑为 2D 张量
    y_train = y_train.reshape(-1, 1)
    y_test = y_test.reshape(-1, 1)

    train_dataset = CarPriceDataset(X_train, y_train)
    test_dataset = CarPriceDataset(X_test, y_test)

    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size_train, shuffle=True)
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size_test, shuffle=False)

    return train_loader, test_loader 

3.4 模型训练器

为了方便模型训练，我们创建一个ModelTrainer类，管理训练过程中的模型、损失函数、优化器、设备等。

代码文件：src/training/trainer.py

import torch
import logging
import matplotlib.pyplot as plt

class ModelTrainer:
    """
    模型训练器类
    """
    def __init__(self, model, loss_fn, optimizer, device):
        """
        初始化训练器

        Args:
            model: 神经网络模型
            loss_fn: 损失函数
            optimizer: 优化器
            device: 训练设备
        """
        self.model = model
        self.loss_fn = loss_fn
        self.optimizer = optimizer
        self.device = device

    def evaluate_model(self, dataloader):
        """
        评估模型

        Args:
            dataloader: 数据加载器

        Returns:
            float: 平均损失值
        """
        self.model.eval()
        losses = []

        with torch.no_grad():
            for X, y in dataloader:
                X, y = X.to(self.device), y.to(self.device)
                y_pred = self.model(X)
                loss = self.loss_fn(y_pred, y)
                losses.append(loss.item())

        return round(sum(losses) / len(losses), 5)

    def train(self, train_loader, test_loader, epochs, progress_callback=None):
        """
        训练模型

        Args:
            train_loader: 训练数据加载器
            test_loader: 测试数据加载器
            epochs: 训练轮数
            progress_callback: 进度回调函数
        """
        train_losses = []
        test_losses = []

        for epoch in range(epochs):
            self.model.train()
            epoch_losses = []

            for batch_idx, (X, y) in enumerate(train_loader):
                X, y = X.to(self.device), y.to(self.device)

                y_pred = self.model(X)
                loss = self.loss_fn(y_pred, y)

                self.optimizer.zero_grad()
                loss.backward()
                self.optimizer.step()

                epoch_losses.append(loss.item())

            train_loss = self.evaluate_model(train_loader)
            test_loss = self.evaluate_model(test_loader)

            train_losses.append(train_loss)
            test_losses.append(test_loss)

            # 使用回调函数更新进度
            if progress_callback:
                progress_callback(epoch, train_loss, test_loss)

            logging.info(f'Epoch {epoch+1}/{epochs} - train_loss: {train_loss:.5f}, test_loss: {test_loss:.5f}')

        return train_losses, test_losses

3.5 模型训练

在准备好相关的模型、数据集、数据加载器、训练器之后，我们就可以开始训练模型了。
训练过程主要是：

1. 设置日志
2. 数据处理
3. 创建数据加载器
4. 设置设备
5. 初始化模型
6. 设置训练参数
7. 创建训练器并训练模型

代码文件：src/train.py

import os
import torch
import torch.nn as nn
from data_processing.data_processor import DataProcessor
from models.car_price_model import CarPriceModel
from datasets.car_price_dataset import create_data_loaders
from training.trainer import ModelTrainer

def train_car_price_model(data_input: str, 
                         model_save_path: str = 'model.pth',
                         plot_save_path: str = 'loss_curve.png',
                         epochs: int = 10000,
                         learning_rate: float = 1e-4,
                         progress_callback=None):

    # 数据处理
    processor = DataProcessor()

    # 根据输入类型处理数据
    if isinstance(data_input, str):
        # 如果输入是文件路径
        X, y = processor.load_and_analyze_data(data_input)
    else:
        # 如果输入是DataFrame
        X, y = processor.load_and_analyze_data(data_input)

    X_train, X_test, y_train, y_test = processor.prepare_data(X, y)

    # 创建数据加载器
    train_loader, test_loader = create_data_loaders(X_train, X_test, y_train, y_test)

    # 设置设备
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    # 初始化模型
    model = CarPriceModel(in_features=X_train.shape[1], out_features=1)
    model = model.to(device)

    # 设置训练参数
    loss_fn = nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

    # 创建训练器并训练模型
    trainer = ModelTrainer(model, loss_fn, optimizer, device)
    train_losses, test_losses = trainer.train(
        train_loader, 
        test_loader, 
        epochs,
        progress_callback=progress_callback
    )

    # 保存模型和损失曲线
    trainer.save_model(model_save_path)
    trainer.plot_losses(train_losses, test_losses, plot_save_path)

    return model, train_losses, test_losses, processor

if __name__ == "__main__":
    current_dir = os.getcwd()
    data_path = os.path.join(current_dir, 'data', 'used_car_train_20200313_cleaned.csv')
    model, train_losses, test_losses = train_car_price_model(data_path)

备注：

• used_car_train_20200313_cleaned.csv 是经过数据处理后的数据，包含特征和目标变量。
• model.pth 是训练完成之后，保存的模型，保存了模型的参数。
• loss_curve.png 是训练过程中，训练损失和测试损失的变化曲线图。

运行结果：

4. 模型推理

为了便于模型推理演示，我们通过streamlit创建一个web应用，用于展示模型推理过程。

由于该过程涉及较为繁琐的代码重构以及streamlit调试，详细过程不再赘述。

运行效果：

项目资料

为了便于后续的深度学习中级认证考试，本次我们也将项目相关资料进行梳理，以供参考。

• 需求设计文档
• 概要设计文档
• 测试方案文档
• 测试报告文档
• 用户手册文档

需求设计文档

引言

编写目的

本需求规格说明书旨在明确二手车价格预测模型项目的目标、需求和实现方案。通过详细描述项目的背景、功能需求、非功能需求及相关约束条件，为项目的开发、测试和后续维护提供清晰的指导。文档将作为项目团队、利益相关者和用户之间的沟通桥梁，确保各方对项目目标和实施方案的理解一致。

项目背景

随着二手车市场的快速发展，消费者在购买二手车时面临着价格不透明的问题。传统的价格评估方法往往依赖于经验和市场行情，缺乏科学依据。通过深度学习技术，可以有效地分析历史交易数据，提取车辆特征与价格之间的关系，从而实现对二手车价格的准确预测。该项目旨在构建一个基于深度学习的二手车价格预测模型，帮助消费者做出更明智的决策，提升二手车交易的透明度和效率。

术语定义和缩写语

• 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，通过多层神经网络对数据进行特征提取和模式识别。
• 二手车（Used Car）：已经被购买并再次出售的汽车。
• 价格预测（Price Prediction）：根据输入特征（如品牌、型号、年份等）预测商品的市场价格。
• 数据预处理（Data Preprocessing）：对原始数据进行清洗、转换和整理的过程，以便于后续分析和建模。
• 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）：对数据集进行初步分析，以发现数据的特征、模式潜在问题。
• 模型训练（Model Training）：使用训练数据对机器学习模型进行学习的过程，以优化模型参数。

参考资料

• 在线资源：
  • CSDN：超全总结！探索性数据分析 (EDA)方法汇总！
  • 阿里天池数据集下载
• 工具和库：
  • ydata-profiling：用于自动化生成数据集的详细报告的Python库。
  • pandas：用于数据处理和分析的Python库。
  • PyTorch：用于深度学习的开源框架。

任务概述

建设目标

本项目旨在构建一个基于深度学习的二手车价格预测模型，能够根据车辆的各项特征（如品牌、型号、年份、里程等）准确预测其市场价格。

建设内容

本项目旨在构建一个基于深度学习的二手车价格预测模型，具体建设内容包括：

1. 数据处理：

   • 二手车交易数据，进行可视化数据分析、数据清洗、缺失值处理和异常值检测。
   • 进行数据预处理，包括特征选择、特征工程和数据标准化。

2. 模型构建与训练：

   • 设计并实现深度学习模型，选择合适的网络结构（如全连接神经网络）。
   • 使用训练集对模型进行训练，并通过验证集调整超参数。

3. 模型评估与优化：

   • 评估模型性能，使用均方误差（MSE）等指标进行评估。
   • 根据评估结果进行模型优化，提升预测准确性。

4. 模型推理与应用：

   • 实现模型推理功能，能够根据用户输入的车辆特征预测价格。
   • 开发Web应用（如使用Streamlit）展示模型推理结果，提供用户友好的界面。

5. 文档与用户手册：

   • 编写项目文档，包括需求规格说明书、设计文档和用户手册。
   • 提供详细的使用说明和示例，帮助用户理解和使用模型。

功能需求

1. 需求编号：FR1
   需求内容：数据处理功能
   需求描述：

   • 能够读取多种格式的二手车数据（如CSV）。
   • 自动检测并处理缺失值和异常值。
   • 提供数据可视化功能，展示数据分布和特征关系。

2. 需求编号：FR2
   需求内容：模型训练功能
   需求描述：

   • 支持全连接神经网络深度学习模型的训练。
   • 提供超参数调整功能，支持不同的学习率、批次大小等设置。
   • 能够保存和加载训练好的模型。
   • 能够保存训练过程中的损失曲线。
   • 能够实时显示训练过程中的损失变化。

3. 需求编号：FR3
   需求内容：模型推理功能
   需求描述：

   • 根据用户输入的车辆特征（如品牌、型号、年份等）进行价格预测。
   • 提供预测结果的可视化展示，帮助用户理解预测结果。

4. 需求编号：FR4
   需求内容：用户界面功能
   需求描述：

   • 提供友好的Web界面，用户可以方便地输入车辆特征并获取预测结果。
   • 显示模型的性能指标和预测结果的置信区间。

性能需求

1. 需求编号：PR1
   需求内容：预测准确性
   需求描述：

   • 本项目的预测准确性将通过均方误差（Mean Squared Error, MSE）来评估。MSE是衡量预测值与实际值之间差异的常用指标，其计算公式为：

     MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2

     其中，(y_i) 是实际值，(\hat{y}_i) 是预测值，(n) 是样本数量。

   • 在本项目中，MSE的取值范围设定在0.01到0.1之间。具体来说：

     • 当MSE小于0.01时，表示模型的预测非常准确，能够很好地拟合数据。
     • 当MSE在0.01到0.1之间时，表示模型的预测效果良好，能够接受。
     • 当MSE大于0.1时，表示模型的预测效果较差，需要进一步优化。

   • 为了确保模型的预测准确性，我们将采用以下评估方法：

     1. 交叉验证：使用K折交叉验证方法，将数据集分为K个子集，依次使用每个子集作为测试集，其余子集作为训练集，计算每次的MSE，最终取平均值作为模型的评估指标。
     2. 训练集与测试集划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用80%作为训练集，20%作为测试集。训练模型后，在测试集上计算MSE，以评估模型的泛化能力。
     3. 可视化分析：通过绘制预测值与实际值的散点图，观察模型的预测效果，进一步分析MSE的合理性。

   • 通过以上评估方法，我们将确保模型的预测准确性达到预期标准，并为后续的模型优化提供依据。

2. 需求编号：PR2
   需求内容：响应时间
   需求描述：

   • 模型推理的响应时间应小于2秒，确保用户体验流畅。

3. 需求编号：PR4
   需求内容：可扩展性
   需求描述：

   • 系统应支持后续功能扩展，如增加新的特征、支持更多数据源等。

用户界面需求

1. 需求编号：UIR1
   需求内容：输入界面
   需求描述：

   • 提供简洁明了的输入表单，用户可以输入车辆的各项特征（如品牌、型号、年份、里程等）。
   • 输入框应具备数据验证功能，确保用户输入的格式正确。

2. 需求编号：UIR2
   需求内容：结果展示
   需求描述：

   • 显示预测结果，包括预测价格和相关的置信区间。
   • 提供可视化图表，展示预测结果与实际价格的对比。

3. 需求编号：UIR3
   需求内容：用户反馈
   需求描述：

   • 提供反馈机制，用户可以对预测结果进行评价，帮助改进模型。

4. 需求编号：UIR4
   需求内容：帮助文档
   需求描述：

   • 提供在线帮助文档，用户可以随时查看使用说明和常见问题解答。