python实例代码 - 多层感知机预测销售情况

多层感知器预测销售情况

将一种广告投放到TV、newspaper、radio上时不同组合的情况会对应不同的销售量。

# -*- coding:utf-8 -*-
# PredicateAdvertise.py
# 多层感知器预测销售情况
# 将一种广告投放到TV、newspaper、radio上时不同组合的情况会对应不同的销售量。
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import osDATA_DIR = ''# 数据结构和数据分析工具
data = pd.read_csv("Advertising.csv")
print(data.head())
# plt.scatter(data.TV,data.sales)
plt.show()
#  x取值除去第一列和最后一列的值取出所有投放广告的值
x = data.iloc[:, 1:-1]
#  y取值最后一列销量的值
y = data.iloc[:, -1]
# print(x)
# print(y)
# 建立顺序模型【输入层：一个多层感知器(隐含层10层Dense(10),形状input_shape=(3,)3维,激活函数activation="relu")，输出层：因为输出是一个值所以维度1】
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(3,), activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)])
# 打印出模型概述信息
model.summary()
# 返回包含模型配置信息的字典
# print(model.get_config())
# 构建学习流程 optimizer = 优化器，loss = 损失函数，metrics = ["准确率”]
# 优化方法：adam 沿着梯度下降的方向计算变量
# 优化目标：以均方差为损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 测试数据与模型的拟合，输入训练模型 epochs 训练次数
# #参数epochs=1000:使用梯度下降法优化损失函数，下降1000次后停止 以 32 个样本为一个 batch 进行迭代
hist = model.fit(x, y, epochs=1000, batch_size=32)
# model.fit 方法返回一个 History 回调，它具有包含连续误差的列表和其他度量的 history 属性。
# print(hist.history)
# 测试预测数据
test = data.iloc[:2, 1:-1]
# print(test)
# print(data.iloc[:2, -1])
# 输入测试数据，输出预测结果
print(model.predict(test))# 保存模型
saved_out_path = os.path.join(DATA_DIR, 'saved_models/1555630614')
model.save(saved_out_path)
# 存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件
# model.save("my_model.h5")# 保存为 JSON 请注意，该表示不包括权重，只包含结构
# json_string = model.to_json()
# 保存为 YAML 请注意，该表示不包括权重，只包含结构
# yaml_string = model.to_yaml()print('[Info] 存储saved模型完成! {}'.format(saved_out_path))

# -*- coding:utf-8 -*-
# PredicateAdvertiseLoad.py
# 从保存的模型重新加载新的 keras 模型
import tensorflow as tf
import pandas as pddata = pd.read_csv("Advertising.csv")
test = data.iloc[:1, 1:-1]# 重新实例化模型
model = tf.keras.models.load_model("saved_models/1555630614")
model.summary()print(model.predict(test))

# 测试 Serving 服务
# Serving.py
import pandas as pd
import requests
import jsondata = pd.read_csv("Advertising.csv")
# print(data.head())
test = data.iloc[:1, 1:-1]# 类型为 DataFrame
# print(type(test))
# DataFrame 转 JSON 格式
# pay_load = test.to_json(orient='records')
# print(pay_load)
# DataFrame 转 List 格式
pay_load = test.values.tolist()# 查看状态 http://127.0.0.1:8501/v1/models/sales
# 输入输出格式 http://127.0.0.1:8501/v1/models/sales/metadatapay_load = {"signature_name": "serving_default", "inputs": {"dense_input": pay_load}}
# print(pay_load)
SERVER_URL = 'http://127.0.0.1:8501/v1/models/sales:predict'
response = requests.post(SERVER_URL, json=pay_load)
print(response.json()['outputs'][0])

数据：Advertising.csv
TV radio newspaper sales
1 230.1 37.8 69.2 22.1
2 44.5 39.3 45.1 10.4
3 17.2 45.9 69.3 9.3
4 151.5 41.3 58.5 18.5
5 180.8 10.8 58.4 12.9
6 8.7 48.9 75 7.2
7 57.5 32.8 23.5 11.8
8 120.2 19.6 11.6 13.2
9 8.6 2.1 1 4.8
10 199.8 2.6 21.2 10.6
11 66.1 5.8 24.2 8.6
12 214.7 24 4 17.4
13 23.8 35.1 65.9 9.2
14 97.5 7.6 7.2 9.7
15 204.1 32.9 46 19
16 195.4 47.7 52.9 22.4
17 67.8 36.6 114 12.5
18 281.4 39.6 55.8 24.4
19 69.2 20.5 18.3 11.3
20 147.3 23.9 19.1 14.6
21 218.4 27.7 53.4 18
22 237.4 5.1 23.5 12.5
23 13.2 15.9 49.6 5.6
24 228.3 16.9 26.2 15.5
25 62.3 12.6 18.3 9.7
26 262.9 3.5 19.5 12
27 142.9 29.3 12.6 15
28 240.1 16.7 22.9 15.9
29 248.8 27.1 22.9 18.9
30 70.6 16 40.8 10.5
31 292.9 28.3 43.2 21.4
32 112.9 17.4 38.6 11.9
33 97.2 1.5 30 9.6
34 265.6 20 0.3 17.4
35 95.7 1.4 7.4 9.5
36 290.7 4.1 8.5 12.8
37 266.9 43.8 5 25.4
38 74.7 49.4 45.7 14.7
39 43.1 26.7 35.1 10.1
40 228 37.7 32 21.5
41 202.5 22.3 31.6 16.6
42 177 33.4 38.7 17.1
43 293.6 27.7 1.8 20.7
44 206.9 8.4 26.4 12.9
45 25.1 25.7 43.3 8.5
46 175.1 22.5 31.5 14.9
47 89.7 9.9 35.7 10.6
48 239.9 41.5 18.5 23.2
49 227.2 15.8 49.9 14.8
50 66.9 11.7 36.8 9.7
51 199.8 3.1 34.6 11.4
52 100.4 9.6 3.6 10.7
53 216.4 41.7 39.6 22.6
54 182.6 46.2 58.7 21.2
55 262.7 28.8 15.9 20.2
56 198.9 49.4 60 23.7
57 7.3 28.1 41.4 5.5
58 136.2 19.2 16.6 13.2
59 210.8 49.6 37.7 23.8
60 210.7 29.5 9.3 18.4
61 53.5 2 21.4 8.1
62 261.3 42.7 54.7 24.2
63 239.3 15.5 27.3 15.7
64 102.7 29.6 8.4 14
65 131.1 42.8 28.9 18
66 69 9.3 0.9 9.3
67 31.5 24.6 2.2 9.5
68 139.3 14.5 10.2 13.4
69 237.4 27.5 11 18.9
70 216.8 43.9 27.2 22.3
71 199.1 30.6 38.7 18.3
72 109.8 14.3 31.7 12.4
73 26.8 33 19.3 8.8
74 129.4 5.7 31.3 11
75 213.4 24.6 13.1 17
76 16.9 43.7 89.4 8.7
77 27.5 1.6 20.7 6.9
78 120.5 28.5 14.2 14.2
79 5.4 29.9 9.4 5.3
80 116 7.7 23.1 11
81 76.4 26.7 22.3 11.8
82 239.8 4.1 36.9 12.3
83 75.3 20.3 32.5 11.3
84 68.4 44.5 35.6 13.6
85 213.5 43 33.8 21.7
86 193.2 18.4 65.7 15.2
87 76.3 27.5 16 12
88 110.7 40.6 63.2 16
89 88.3 25.5 73.4 12.9
90 109.8 47.8 51.4 16.7
91 134.3 4.9 9.3 11.2
92 28.6 1.5 33 7.3
93 217.7 33.5 59 19.4
94 250.9 36.5 72.3 22.2
95 107.4 14 10.9 11.5
96 163.3 31.6 52.9 16.9
97 197.6 3.5 5.9 11.7
98 184.9 21 22 15.5
99 289.7 42.3 51.2 25.4
100 135.2 41.7 45.9 17.2
101 222.4 4.3 49.8 11.7
102 296.4 36.3 100.9 23.8
103 280.2 10.1 21.4 14.8
104 187.9 17.2 17.9 14.7
105 238.2 34.3 5.3 20.7
106 137.9 46.4 59 19.2
107 25 11 29.7 7.2
108 90.4 0.3 23.2 8.7
109 13.1 0.4 25.6 5.3
110 255.4 26.9 5.5 19.8
111 225.8 8.2 56.5 13.4
112 241.7 38 23.2 21.8
113 175.7 15.4 2.4 14.1
114 209.6 20.6 10.7 15.9
115 78.2 46.8 34.5 14.6
116 75.1 35 52.7 12.6
117 139.2 14.3 25.6 12.2
118 76.4 0.8 14.8 9.4
119 125.7 36.9 79.2 15.9
120 19.4 16 22.3 6.6
121 141.3 26.8 46.2 15.5
122 18.8 21.7 50.4 7
123 224 2.4 15.6 11.6
124 123.1 34.6 12.4 15.2
125 229.5 32.3 74.2 19.7
126 87.2 11.8 25.9 10.6
127 7.8 38.9 50.6 6.6
128 80.2 0 9.2 8.8
129 220.3 49 3.2 24.7
130 59.6 12 43.1 9.7
131 0.7 39.6 8.7 1.6
132 265.2 2.9 43 12.7
133 8.4 27.2 2.1 5.7
134 219.8 33.5 45.1 19.6
135 36.9 38.6 65.6 10.8
136 48.3 47 8.5 11.6
137 25.6 39 9.3 9.5
138 273.7 28.9 59.7 20.8
139 43 25.9 20.5 9.6
140 184.9 43.9 1.7 20.7
141 73.4 17 12.9 10.9
142 193.7 35.4 75.6 19.2
143 220.5 33.2 37.9 20.1
144 104.6 5.7 34.4 10.4
145 96.2 14.8 38.9 11.4
146 140.3 1.9 9 10.3
147 240.1 7.3 8.7 13.2
148 243.2 49 44.3 25.4
149 38 40.3 11.9 10.9
150 44.7 25.8 20.6 10.1
151 280.7 13.9 37 16.1
152 121 8.4 48.7 11.6
153 197.6 23.3 14.2 16.6
154 171.3 39.7 37.7 19
155 187.8 21.1 9.5 15.6
156 4.1 11.6 5.7 3.2
157 93.9 43.5 50.5 15.3
158 149.8 1.3 24.3 10.1
159 11.7 36.9 45.2 7.3
160 131.7 18.4 34.6 12.9
161 172.5 18.1 30.7 14.4
162 85.7 35.8 49.3 13.3
163 188.4 18.1 25.6 14.9
164 163.5 36.8 7.4 18
165 117.2 14.7 5.4 11.9
166 234.5 3.4 84.8 11.9
167 17.9 37.6 21.6 8
168 206.8 5.2 19.4 12.2
169 215.4 23.6 57.6 17.1
170 284.3 10.6 6.4 15
171 50 11.6 18.4 8.4
172 164.5 20.9 47.4 14.5
173 19.6 20.1 17 7.6
174 168.4 7.1 12.8 11.7
175 222.4 3.4 13.1 11.5
176 276.9 48.9 41.8 27
177 248.4 30.2 20.3 20.2
178 170.2 7.8 35.2 11.7
179 276.7 2.3 23.7 11.8
180 165.6 10 17.6 12.6
181 156.6 2.6 8.3 10.5
182 218.5 5.4 27.4 12.2
183 56.2 5.7 29.7 8.7
184 287.6 43 71.8 26.2
185 253.8 21.3 30 17.6
186 205 45.1 19.6 22.6
187 139.5 2.1 26.6 10.3
188 191.1 28.7 18.2 17.3
189 286 13.9 3.7 15.9
190 18.7 12.1 23.4 6.7
191 39.5 41.1 5.8 10.8
192 75.5 10.8 6 9.9
193 17.2 4.1 31.6 5.9
194 166.8 42 3.6 19.6
195 149.7 35.6 6 17.3
196 38.2 3.7 13.8 7.6
197 94.2 4.9 8.1 9.7
198 177 9.3 6.4 12.8
199 283.6 42 66.2 25.5
200 232.1 8.6 8.7 13.4