【机器学习项目】使用 PyTorch 预测汽车价格（详细报告+代码详解）

【机器学习项目】使用 PyTorch 预测汽车价格（详细报告）

一、实验背景
二、模型介绍
三、数据集介绍
四、使用 PyTorch 预测汽车价格
- 1. 导入库
- 2. 读取数据集
- 3. 数据处理
- 4. 数据准备
- 5. 创建 PyTorch 模型
- 6. 训练模型
- 7. 使用模型预测汽车价格

一、实验背景

随着机器学习和人工智能的迅速发展，预测模型在各个领域的应用变得越来越广泛。其中，预测汽车价格是一个重要且实用的应用领域。准确地预测汽车价格对于汽车制造商、经销商和消费者来说都具有重要意义。
传统的汽车定价模型通常基于经验公式和统计方法，而现代的机器学习方法则提供了更强大的工具来进行汽车价格预测。PyTorch是一个流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和功能，可以用于构建和训练各种类型的神经网络模型。
本实验旨在使用PyTorch构建一个预测汽车价格的模型。通过训练一个深度神经网络模型，我们可以利用汽车的各种特征（如品牌、型号、年份、里程数等）来预测汽车的价格。这将为汽车制造商和消费者提供一个有价值的工具，帮助他们做出更准确的定价和购买决策。

二、模型介绍

PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建深度学习模型并进行高效的训练。
下面是PyTorch的一些重要特点和概念：

动态计算图：PyTorch使用动态计算图，这意味着计算图是在运行时动态生成的。这使得PyTorch更加灵活，可以通过简单的Python控制流语句进行模型定义和操作。与静态计算图相比（如TensorFlow），动态计算图使得调试和模型迭代更加直观和容易。
张量操作：PyTorch提供了一套丰富的张量操作函数，类似于NumPy数组操作。张量是PyTorch的核心数据结构，类似于多维数组，可以存储和处理数字数据。通过PyTorch的张量操作，可以执行各种数学运算、索引和切片操作，以及与其他张量之间的运算。
自动求导：PyTorch的自动求导机制是其重要的特性之一。通过设置requires_grad属性，可以跟踪张量上的操作，并自动计算梯度。这使得在训练神经网络时，可以方便地计算损失函数相对于模型参数的梯度，从而进行反向传播和优化。
神经网络模块：PyTorch提供了一个模块化和可扩展的接口，用于构建神经网络模型。可以通过继承torch.nn.Module类来定义自己的模型，并在其中定义前向传播函数。这个接口简化了模型的定义和组织，并提供了许多内置的层和函数，如卷积层、全连接层、激活函数等。
数据加载和预处理：PyTorch提供了一系列用于加载和处理数据的工具。torchvision库提供了常用的计算机视觉数据集的加载和预处理函数，而torchtext库则专注于自然语言处理任务的数据处理。此外，PyTorch还提供了DataLoader类，用于批量加载和迭代数据，方便进行训练和验证。
分布式训练支持：PyTorch支持分布式训练，允许在多个GPU或多台机器上进行模型的并行训练。它提供了用于多进程和多线程训练的工具，并通过torch.nn.DataParallel和torch.nn.DistributedDataParallel模块简化了模型的并行化。
丰富的生态系统：PyTorch拥有庞大而活跃的社区，提供了各种扩展和库，用于模型压缩、模型解释性、迁移学习等领域。此外，PyTorch还与其他流行的Python库（如NumPy和SciPy）以及深度学习框架（如TensorFlow）之间有良好的互操作性。

PyTorch是一个灵活而强大的深度学习框架，它结合了动态计算图、自动求导和丰富的工具集，使得构建和训练深度学习模型变得简单而高效。

三、数据集介绍

本实验采用一个二手汽车的数据集，这个数据集包含了二手汽车的信息。该实验数据集可点击该百度网盘链接获取：数据集链接。该数据集有 258 行和 9 列，每一行代表一辆汽车，每一列代表不同的属性。以下是每列的属性说明：

• Car_Name: 汽车的名称或型号
• Year: 汽车的制造年份
• Selling_Price: 汽车的销售价格（单位：万卢比）
• Present_Price: 汽车的当前价格（新车价格，单位：万卢比）
• Kms_Driven: 汽车已行驶的公里数
• Fuel_Type: 汽车的燃料类型（如汽油、柴油、CNG等）
• Seller_Type: 卖家类型（个人或经销商）
• Transmission: 汽车的变速器类型（手动或自动）
• Owner: 汽车的所有者数量

其中"Selling_Price"是目标变量。通过对这些特征进行分析，可以了解二手汽车市场的趋势、不同特征与销售价格之间的关系以及其他相关信息。

四、使用 PyTorch 预测汽车价格

1. 导入库

import torch
import jovian
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset, random_split