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飞桨机器学习最小实现，出租车计费规则预测

news 来源：原创 2024/5/19 19:36:54

现在面临这样一个任务：

乘坐出租车的时候，会有一个10元的起步价，只要上车就需要收取。出租车每行驶1公里，需要再支付每公里2元的行驶费用。
当一个乘客坐完出租车之后，车上的计价器需要算出来该乘客需要支付的乘车费用。正常的计算方法： total_fee = w * distance_travelled + b

接下来，把问题稍微变换一下，现在知道乘客每次乘坐出租车的公里数，也知道乘客每次下车的时候支付给出租车司机的总费用。
但是并不知道乘车的起步价，以及每公里行驶费用是多少。希望让机器从这些数据当中学习出来计算总费用的规则。
想要让机器学习程序通过数据学习出来下面的公式当中的参数 w 和参数 b（这是一个非常简单的示例，所以w和b都是浮点数，随着对深度学习了解的深入，
你将会知道w和b通常情况下会是矩阵和向量）。这样，当下次乘车的时候，知道了行驶里程distance_travelled的时候，
就可以估算出来用户的总费用total_fee了。

import paddle
print("paddle " + paddle.__version__)

# prepare data
x_data = paddle.to_tensor([[1.], [3.0], [5.0], [9.0], [10.0], [20.0]])
y_data = paddle.to_tensor([[12.], [16.0], [20.0], [28.0], [30.0], [50.0]])

# define calculate model
linear = paddle.nn.Linear(in_features=1, out_features=1)

# prepare run paddle
w_before_opt = linear.weight.numpy().item()
b_before_opt = linear.bias.numpy().item()

print("w before optimize: {}".format(w_before_opt))
print("b before optimize: {}".format(b_before_opt))

"""
how to learn 
衡量差距的函数（一个公式）就是损失函数，用来调整参数的方法就是优化算法。
用最简单的均方误差(mean square error)作为损失函数(paddle.nn.MSELoss)；
和最常见的优化算法SGD（stocastic gradient descent)作为优化算法（传给paddle.optimizer.SGD的参数learning_rate，你可以理解为控制每次调整的步子大小的参数）。
"""

mse_loss = paddle.nn.MSELoss()
sgd_optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.001, parameters = linear.parameters())

# run optimizer (learning)
total_epoch = 5000
for i in range(total_epoch):
    y_predict = linear(x_data)
    loss = mse_loss(y_predict, y_data)
    loss.backward()
    sgd_optimizer.step()
    sgd_optimizer.clear_grad()

    if i % 1000 == 0:
        print("epoch {} loss {}".format(i, loss.numpy()))

print("finished training， loss {}".format(loss.numpy()))

# result
w_after_opt = linear.weight.numpy().item()
b_after_opt = linear.bias.numpy().item()

print("w after optimize: {}".format(w_after_opt))
print("b after optimize: {}".format(b_after_opt))

运行结果输出：
import imp
paddle 2.3.2
w before optimize: 1.2779237031936646
b before optimize: 0.0
epoch 0 loss [269.062]
epoch 1000 loss [8.225423]
epoch 2000 loss [1.8391448]
epoch 3000 loss [0.4112188]
epoch 4000 loss [0.09194404]
finished training， loss [0.02058855]
w after optimize: 2.0182714462280273
b after optimize: 9.76637077331543

经过机器学习，已经算出了这两个参数值是2.0182714462280273，9.76637077331543
如果样本越多，学习时间越长，就会越接近2和10
这就是最简单的机器学习 Helloword