使用深度神经网络识别卫星数据

浅浅的花香味﹌ 2022-04-10 04:50 275阅读 0赞

给定的数据在 “point\_data.csv”文件里，这个数据总共包含了5个类别（由Class\_ID来区分）, 并包括10个特征。在这里，我们需要搭建多层的神经网络，并利用这个网络来识别分类。  
首先是导入所有所需的library

# 导入library
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    
    # TODO 导入跟keras相关的libraray
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout
    from keras.optimizers import SGD
    
    # 以下是跟sklearn相关的库
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,scale
    from sklearn.metrics import f1_score, classification_report,confusion_matrix

##### 1.导入数据集 #####

filename = 'point_data.csv'
    dataset = pd.read_csv(filename)

##### 2.数据预处理 #####

首先使用LabelEncoder对label进行标准化处理

encoder = LabelEncoder()
    
    # 定义标签Y和特征X
    Y = dataset.iloc[:, 2:3].values
    X = dataset.iloc[:, 3:13].values
    
    # TODO: 对Y做一个简单的转换（不然会在keras部分会出错） 
    y = encoder.fit_transform(Y)

分割训练数据与测试数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

使用preprocessing.scale函数对数据进行归一化

X_train = scale(X_train)
    X_test = scale(X_test)

##### 3.定义深度神经网络模型 #####

模型总共包含4层hidden layer, 第一层包括50个hidden units, 第二层包括50个hidden units, 第三层包括60个hidden units,  
第四层包括40个hidden units. 并在第一层hidden layer和第二层hidden layer之间添加一个dropout layer (rate=0.2),在第二层和第三层hidden layer之间添加dropout layer（rate=0.2）, 第三层和第四层之间添加dropout layer（rate=0.1）。

input_shape = (10,)
    output_shape = 5
    
    # TODO: 定义深度学习模型
    model = Sequential()
    
    model.add(Dense(10, input_shape=input_shape, activation='relu'))
    model.add(Dense(50, activation='relu'))
    model.add(Dropout(rate=0.2))
    model.add(Dense(50, activation='relu'))
    model.add(Dropout(rate=0.2))
    model.add(Dense(60, activation='relu'))
    model.add(Dropout(rate=0.1))
    model.add(Dense(40, activation='relu'))
    model.add(Dense(output_shape, activation='softmax'))
    
    # 输出模型描述
    model.summary()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

定义SGD优化器,学习率为0.01

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

义模型的compile函数，设置loss为sparse\_categorical\_crossentropy, 利用上面定义的sgd优化器，利用准确率作为评估标准。

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

##### 4.训练模型 #####

设置epoch为100， batch\_Size为100，并把训练数据中的15%作为validation data(验证集), 把中间的结果都赋给history变量（后面做分析用）

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100,batch_size=100,validation_split=0.15)

可以看到随着模型的不断训练，损失函数降低到接近0.06,auc准确率可以达到97.7%  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

##### 5.验证模型 #####

我们可以画一个图来表示准确率的变化情况（分别在训练数据和测试数据）

plt.plot(history.history['acc'])
    plt.plot(history.history['val_acc'])
    plt.title('accuracy')
    plt.ylabel('accuracy')
    plt.xlabel('epoch')
    plt.legend(['train', 'test'], loc='lower right')
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
也可以画一个图来表示LOSS的变化情况（分别在训练数据和测试数据）

plt.plot(history.history['loss'])
    plt.plot(history.history['val_loss'])
    plt.title('loss')
    plt.ylabel('loss')
    plt.xlabel('epoch')
    plt.legend(['train', 'test'], loc='upper right')
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

在测试数据上做评估

y_pred = model.predict(X_test)
    score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=100, verbose=1)
    print(score)
    print("Baseline Error: %.2f%%" % (100-score[1]*100))

绘制混淆矩阵

# 预测结果
    test_class = model.predict_classes(X_test)
    #  绘制矩阵
    confusion_matrix(y_test, test_class)

![在这里插入图片描述][2018122715563014.png]  
输出在测试集上的precision, recall, f1-score

print(classification_report(y_test, test_class))

![在这里插入图片描述][20181227155708503.png]

所有源码、测试数据以及训练好的模型已上传至git，[点击这里][Link 1]可直接查看，有疑问的同学请在博客下方留言或提Issuees，谢谢！

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[2018122715563014.png]: /images/20220402/1f4185ae7a2e42258e32794ec5a2e80f.png
[20181227155708503.png]: /images/20220402/4b52d14bf71b4bb4860a600086590dfd.png
[Link 1]: https://github.com/Maginaaa/SatelliteDatas