P3 Wine Quality Prediction - Keras Ensemble Mixed Top5代码实现原理深入理解inference.py【免费下载链接】p3-wine-quality-keras-ensemble-mixed-top5项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/neck392/p3-wine-quality-keras-ensemble-mixed-top5P3 Wine Quality Prediction项目是一个基于Keras的葡萄酒质量预测系统采用了混合集成学习方法Mixed Ensemble结合Top5模型通过inference.py实现高效的质量预测功能。该系统能够处理葡萄酒的理化特征数据通过多模型集成策略提供精准的质量评分预测。 项目核心架构概览该项目的预测流程主要包含三个关键环节数据预处理、多模型集成推理和结果转换。整个流程通过inference.py文件实现其核心功能模块如图1所示数据预处理支持两种预处理策略Quantile_1_99和AEPC模型集成加载5个不同配置的MLP模型进行预测结果转换将连续预测值转换为离散质量标签项目的核心配置文件ensemble_config.json定义了集成模型的成员、预处理方法和阈值参数而preprocess_config.json则详细说明了数据预处理的具体步骤和参数。 inference.py核心函数解析1. 预测主函数predict_qualitypredict_quality是整个推理流程的入口点实现了从输入数据到最终质量预测的完整流程。其主要步骤包括def predict_quality(input_data, base_dirNone): artifacts load_artifacts(base_dirbase_dir) # 加载所有必要的配置和预处理对象 # 数据验证和转换 # 多模型预测 # 结果集成和转换 return result该函数支持三种输入数据类型字典单样本、字典列表多样本和pandas DataFrame极大提高了使用灵活性。2. 数据预处理两种专业策略项目实现了两种先进的预处理方法以应对葡萄酒数据中的极端值和分布特性Quantile_1_99预处理这种方法通过分位数裁剪1%和99%来处理异常值并对特定特征应用log1p转换def preprocess_quantile(df, feature_columns, qclip_info, log_config, scaler): df_pre df[feature_columns].copy() # 分位数裁剪 for row in qclip_info[bounds]: col row[feature] lower row[q01_lower] upper row[q99_upper] df_pre[col] df_pre[col].clip(lower, upper) # log转换 log_cols log_config[log_cols] df_pre[log_cols] np.log1p(df_pre[log_cols]) # 标准化 return scaler.transform(df_pre)AEPC预处理Adaptive Excess-Preserving Clipping自适应超额保留裁剪是项目设计的特色预处理方法能够在压缩极端值的同时保留部分超额信息def preprocess_aepc(df, feature_columns, aepc_params, log_config, scaler): df_pre df[feature_columns].copy() # 自适应裁剪 for row in aepc_params[params]: col row[feature] cap row[aepc_cap] alpha row[alpha] x df_pre[col].astype(float) over x cap df_pre.loc[over, col] cap alpha * (x.loc[over] - cap) # log转换和标准化 # ... return scaler.transform(df_pre)3. 模型集成Top5混合模型策略项目采用5个精心挑选的MLP模型组成集成系统每个模型具有不同的网络结构和预处理策略Q_MLP_32_16_Huber32-16隐藏层Huber损失函数Q_MLP_16_816-8隐藏层MSE损失函数Q_MLP_3232隐藏层MSE损失函数Q_MLP_6464隐藏层MSE损失函数AEPC_MLP_6464隐藏层MSE损失函数AEPC预处理这些模型位于models/目录下每个模型都有对应的model.keras文件和model_config.json配置文件。集成过程通过简单平均每个模型的连续预测结果实现raw_predictions [] for member_key in member_keys: # 加载模型和预处理 # 模型预测 pred model.predict(X_scaled, verbose0).reshape(-1) raw_predictions.append(pred) ensemble_raw np.mean(raw_predictions, axis0) # 平均集成4. 结果转换连续值到质量标签集成后的连续预测值通过阈值转换为离散质量标签3-9分def apply_thresholds(y_pred_raw, thresholds, labels): y_pred_raw np.array(y_pred_raw).reshape(-1) y_pred_clip np.clip(y_pred_raw, 0, 10) # 限制在0-10范围内 thresholds np.array(thresholds, dtypefloat) labels np.array(labels, dtypeint) idx np.digitize(y_pred_clip, thresholds) # 根据阈值分箱 return labels[idx], y_pred_clip阈值参数在ensemble_config.json中定义通过坐标搜索优化获得以最大化预测准确率thresholds: [3.5, 4.399999999999999, 5.649999999999998, 6.549999999999998, 7.349999999999999, 8.5], quality_labels: [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 快速使用指南安装依赖首先克隆项目并安装所需依赖git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/neck392/p3-wine-quality-keras-ensemble-mixed-top5 cd p3-wine-quality-keras-ensemble-mixed-top5 pip install -r requirements.txt单样本预测示例使用inference.py进行葡萄酒质量预测非常简单以下是一个示例from inference import predict_quality # 葡萄酒样本数据 sample { fixed acidity: 7.0, volatile acidity: 0.27, citric acid: 0.36, residual sugar: 20.7, chlorides: 0.045, free sulfur dioxide: 45.0, total sulfur dioxide: 170.0, density: 1.001, pH: 3.00, sulphates: 0.45, alcohol: 8.8 } # 预测质量 result predict_quality(sample) print(result[[predicted_quality, continuous_prediction]])运行后将得到类似以下的输出predicted_quality continuous_prediction 0 6 5.873211 模型性能与评估项目提供了详细的模型评估指标可在metrics.json文件中查看。集成模型在测试集上的主要性能指标包括准确率0.583均方误差0.476决定系数(R²)0.442更详细的分类报告可在classification_report_selected.txt中找到混淆矩阵则存储在confusion_matrix_selected.csv文件中。 总结P3 Wine Quality Prediction项目通过inference.py实现了一个高效、准确的葡萄酒质量预测系统。其核心优势在于混合集成策略结合5个不同配置的MLP模型平衡偏差和方差专业预处理提供Quantile_1_99和AEPC两种预处理方法有效处理数据异常值灵活接口支持多种输入数据类型便于集成到不同应用场景可解释性提供连续预测值和离散质量标签兼顾预测精度和可解释性该项目展示了如何通过集成学习方法提升预测性能同时保持代码的可维护性和易用性是机器学习实践的优秀范例。【免费下载链接】p3-wine-quality-keras-ensemble-mixed-top5项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/neck392/p3-wine-quality-keras-ensemble-mixed-top5创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考