怎么使用Logistic回歸

本篇內(nèi)容介紹了“怎么使用Logistic回歸”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

語音數(shù)字(Spoken digits)數(shù)據(jù)集是Tensorflow語音數(shù)據(jù)集的一個子集，它包括數(shù)字0-9之外的其他錄音。在這里，我們只關(guān)注識別口語數(shù)字。

數(shù)據(jù)集可以按如下方式下載。

data = download_url("http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz", "/content/")

with tarfile.open('/content/speech_commands_v0.01.tar.gz', 'r:gz') as tar:
    tar.extractall(path='./data')

Downloading http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz to /content/speech_commands_v0.01.tar.gz
HBox(children=(FloatProgress(value=1.0, bar_style='info', max=1.0), HTML(value='')))

digit = ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight', 'nine']
for x in digit:
    print(x, ": ", len(os.listdir('/content/data/'+x)))

#平衡

zero :  2376
one :  2370
two :  2373
three :  2356
four :  2372
five :  2357
six :  2369
seven :  2377
eight :  2352
nine :  2364

評估指標

數(shù)字相當平衡，每個類有大約2300個樣本。因此，準確度是評估模型性能的一個很好的指標。準確度是正確預(yù)測數(shù)與總預(yù)測數(shù)的比較。

對于不平衡的數(shù)據(jù)集，這不是一個很好的性能度量，因為少數(shù)類可能會黯然失色。

循環(huán)學(xué)習(xí)率

在訓(xùn)練一個模型時，學(xué)習(xí)率逐漸降低，以對訓(xùn)練進行微調(diào)。為了提高學(xué)習(xí)效率，可以采用循環(huán)學(xué)習(xí)率。在這里，學(xué)習(xí)率在不同時期的最小值和最大值之間波動，而不是單調(diào)下降。

初始訓(xùn)練率對模型的性能至關(guān)重要，低訓(xùn)練率可防止在訓(xùn)練開始時被卡住，隨后的波動抑制了局部極小值的情況。

該項目有三種分類方法：

1. 使用五個提取的特征進行Logistic回歸分析，準確率為76.19%。

2. 僅使用MFCCs的Logistic回歸-準確率為95.56%。

3. CNN使用Mel譜圖-準確率為95.81%。

通過改變epoch和訓(xùn)練率對模型進行反復(fù)訓(xùn)練。隱藏層的數(shù)量和每個層中的節(jié)點也各不相同。這里描述了每種方法的最佳架構(gòu)和超參數(shù)。由于訓(xùn)練和驗證集劃分的隨機性，再訓(xùn)練的精確度可能略有不同。

有五個.ipynb文件：

1. 特征提取-提取三種方法所需的CSV文件和特征。

2. 特征可視化-在每個類中繪制特征圖。

3. Spokendigit五個特征-使用五個提取的特征實現(xiàn)邏輯回歸。

4. Spokendigit MFFC-使用MFCC實現(xiàn)邏輯回歸。

5. Spokendigit CNN-使用Mel譜圖實現(xiàn)CNN。

1.使用五個提取特征的Logistic回歸

特征

提取的特征包括：

• Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)-根據(jù)人類聽覺系統(tǒng)的響應(yīng)（Mel尺度）間隔的頻帶組成聲音的頻譜表示的系數(shù)。

• Chroma -與12個不同的音高等級有關(guān)。

• Mel spectrogram的平均值-基于Mel標度的Mel譜圖。

• Spectral Contrast-表示譜的質(zhì)心。

• Tonnetz -代表音調(diào)空間。

這些特征是大小為（20，）（12，）（128，）（7，）和（6，）的NumPy數(shù)組。這些連接起來形成一個大小為（173，）的特征數(shù)組。標簽被附加到數(shù)組的頭部，并寫入每個記錄的CSV文件中。

def extract_features(files):
    data, sr = librosa.load('/content/data/'+files.File)
    mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y = data, sr=sr).T, axis = 0)
    stft = np.abs(librosa.stft(data))
    chroma = np.mean(librosa.feature.chroma_stft(S = stft, sr = sr).T, axis = 0)
    mel = np.mean(librosa.feature.melspectrogram(data, sr).T, axis = 0)
    contrast = np.mean(librosa.feature.spectral_contrast(S = stft, sr = sr).T, axis = 0)
    tonnetz = np.mean(librosa.feature.tonnetz(y = librosa.effects.harmonic(data), sr = sr).T, axis = 0)
    
    #print(mfccs.shape, stft.shape, chroma.shape, mel.shape, contrast.shape, tonnetz.shape)
    
    row =  np.concatenate((mfccs, chroma, mel, contrast, tonnetz), axis = 0).astype('float32')
    csvwriter.writerow(np.concatenate(([digit.index(files.Label)], row)))

模型

線性回歸模型共有1個輸入層、2個隱藏層和1個帶ReLu激活的輸出層。

class SpokenDigitModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.l1 = nn.Linear(173, 1024)
        self.l2 = nn.Linear(1024, 512)
        self.l3 = nn.Linear(512, 64)
        self.l4 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.l1(x))
        x = F.relu(self.l2(x))
        x = F.relu(self.l3(x))
        x = self.l4(x)
        return x

    def training_step(self, batch):
        inputs, labels = batch
        outputs = self(inputs)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        return loss

    def validation_step(self, batch):
        inputs, labels = batch
        outputs = self(inputs)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        _, pred = torch.max(outputs, 1)
        accuracy = torch.tensor(torch.sum(pred==labels).item()/len(pred))
        return [loss.detach(), accuracy.detach()]

訓(xùn)練

model = to_device(SpokenDigitModel(), device)
history = []
evaluate(model, val_dl)

{'accuracy': 0.10285229980945587, 'loss': 3.1926627159118652}

history.append(fit(model, train_dl, val_dl, 64, 0.01))

r = evaluate(model, val_dl)
yp, yt = predict_dl(model, val_dl)
print("Loss: ", r['loss'], "\nAccuracy: ", r['accuracy'], "\nF-score: ", f1_score(yt, yp, average='micro'))

Loss:  2.0203850269317627 
Accuracy:  0.7619398832321167 
F-score:  0.7586644125105664

該模型在CPU上訓(xùn)練約3分鐘，準確率為76.19%。

plot(losses, 'Losses')

從最小值開始，最終驗證損失慢慢變大。

plot(accuracies, 'Accuracy')

以上為準確率曲線

plot(last_lr, 'Last Learning Rate')

以上為每一epoch的學(xué)習(xí)率曲線

2.僅使用MFCCs的Logistic回歸

特征

該模型僅使用Mel頻率倒譜系數(shù)（MFCCs）。這個特征是一個大小為（20，）的NumPy數(shù)組。它從包含上述所有特征的CSV文件中檢索。

模型

線性回歸模型共有1個輸入層、2個隱藏層和1個帶ReLu激活的輸出層。

class SpokenDigitModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.l1 = nn.Linear(20, 1024)
        self.l2 = nn.Linear(1024, 512)
        self.l3 = nn.Linear(512, 64)
        self.l4 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.l1(x))
        x = F.relu(self.l2(x))
        x = F.relu(self.l3(x))
        x = self.l4(x)
        return x

    def training_step(self, batch):
        inputs, labels = batch
        outputs = self(inputs)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        return loss

    def validation_step(self, batch):
        inputs, labels = batch
        outputs = self(inputs)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        _, pred = torch.max(outputs, 1)
        accuracy = torch.tensor(torch.sum(pred==labels).item()/len(pred))
        return [loss.detach(), accuracy.detach()]

訓(xùn)練

model = to_device(SpokenDigitModel(), device)
history = []
evaluate(model, val_dl)

{'accuracy': 0.08834186941385269, 'loss': 8.290132522583008}

history.append(fit(model, train_dl, val_dl, 128, 0.001))

r = evaluate(model, val_dl)
yp, yt = predict_dl(model, val_dl)
print("Loss: ", r['loss'], "\nAccuracy: ", r['accuracy'], "\nF-score: ", f1_score(yt, yp, average='micro'))

Loss:  0.29120033979415894 
Accuracy:  0.9556179642677307 
F-score:  0.9556213017751479

該模型在CPU上訓(xùn)練約10分鐘，準確率為95.56%。

mfcc是基于Mel尺度的，在Mel尺度中，頻率是根據(jù)人的聽覺反應(yīng)而不是線性尺度來分組的。人耳是一個經(jīng)過考驗的語音識別系統(tǒng)，因此Mel尺度給出了很好的結(jié)果。

另一方面，mfcc容易受到背景噪聲的影響，因此在處理干凈的語音數(shù)據(jù)（無噪聲或最小噪聲）時效果最好。

plot(losses, 'Losses')

以上是驗證集損失曲線

plot(accuracies, 'Accuracy')

以上是驗證集準確率曲線

plot(last_lr, 'Last Learning Rate')

以上是每個epoch最后學(xué)習(xí)率的曲線

3.使用Mel譜圖圖像的CNN。

特征

該模型使用了Mel譜圖。Mel譜圖是將頻率轉(zhuǎn)換為Mel標度的譜圖。這些特征從錄音中提取并存儲在驅(qū)動器中。這花了4.5個多小時。

def extract_mel(f, label):
    
    data, sr = librosa.load('/content/data/'+label+'/'+f)
    
    fig = plt.figure(figsize=[1,1])
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
    ax.set_frame_on(False)
    
    S = librosa.feature.melspectrogram(y=data, sr=sr)
    librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), x_axis='time', y_axis='mel', fmin=50, fmax=280)
    file  = '/content/drive/My Drive/Dataset/spokendigit/'+label+'/' + str(f[:-4]) + '.jpg'
    plt.savefig(file, dpi=500, bbox_inches='tight',pad_inches=0)
    
    plt.close()

模型

class SpokenDigitModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.network = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),

            nn.Flatten(), 
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 10),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        return self.network(x)

    def training_step(self, batch):
        inputs, labels = batch
        outputs = self(inputs)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        return loss

    def validation_step(self, batch):
        inputs, labels = batch
        outputs = self(inputs)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        _, pred = torch.max(outputs, 1)
        accuracy = torch.tensor(torch.sum(pred==labels).item()/len(pred))
        return [loss.detach(), accuracy.detach()]

訓(xùn)練

model = to_device(SpokenDigitModel(), device)
history = []
evaluate(model, val_dl)

{'accuracy': 0.09851787239313126, 'loss': 2.3029427528381348}

history.append(fit(model, train_dl, val_dl, 128, 0.001))

r = evaluate(model, val_dl)
yp, yt = predict_dl(model, val_dl)
print("Loss: ", r['loss'], "\nAccuracy: ", r['accuracy'], "\nF-score: ", f1_score(yt, yp, average='micro'))

Loss:  1.492598056793213 
Accuracy:  0.9581243991851807 
F-score:  0.9573119188503804

該模型在Colab GPU上訓(xùn)練約5小時，準確率為95.81%。

高準確率可以再次歸因于Mel標度。

plot(losses, 'Losses')

以上是驗證集損失曲線

plot(accuracies, 'Accuracy')

以上是驗證集準確度曲線

plot(last_lr, 'Last Learning Rate')

以上是每個epoch最后學(xué)習(xí)率的曲線

“怎么使用Logistic回歸”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！