數據集的特性

該數據集共有4177個實例和9個特征。除了性別這一非數值特征外，其他特征均為數值型。為了簡化模型的開發，我們將性別特征編碼為數值型，或在某些情況下將其排除。

單獨構建分類和回歸模型

在處理多任務學習前，我們可以先分別構建單一的分類和回歸模型，這樣可以幫助我們理解每個任務的具體需求。

構建回歸模型

在構建回歸模型時，我們首先需要將數據分為輸入特征和目標變量。接著，我們可以使用Keras構建一個簡單的多層感知器（MLP）模型來預測環數。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定義回歸模型
model = Sequential()
model.add(Dense(20, input_dim=n_features, activation='relu', kernel_initializer='he_normal'))
model.add(Dense(10, activation='relu', kernel_initializer='he_normal'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

構建分類模型

類似地，分類模型可以將環數離散化為不同的年齡段，并使用softmax激活函數來預測每個類別的概率。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 編碼為類別標簽
y_class = LabelEncoder().fit_transform(y)
model.add(Dense(n_class, activation='softmax'))
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam')

綜合回歸和分類模型

通過Keras的功能API，我們可以將回歸和分類任務結合在一個模型中。這種多輸出模型可以同時優化兩種任務，提供一致的預測結果。

模型定義

我們將使用功能API定義一個具有兩個輸出層的模型：一個用于回歸，一個用于分類。

from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.models import Model

visible = Input(shape=(n_features,))
hidden1 = Dense(20, activation='relu', kernel_initializer='he_normal')(visible)
hidden2 = Dense(10, activation='relu', kernel_initializer='he_normal')(hidden1)

# 回歸輸出
out_reg = Dense(1, activation='linear')(hidden2)
# 分類輸出
out_clas = Dense(n_class, activation='softmax')(hidden2)

model = Model(inputs=visible, outputs=[out_reg, out_clas])
model.compile(loss=['mse','sparse_categorical_crossentropy'], optimizer='adam')

數據預處理和模型訓練

在訓練模型之前，數據預處理是必不可少的步驟。我們需要對數據進行標準化和編碼，以確保模型的輸入是適合的。

數據預處理

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

模型訓練

model.fit(X_train, [y_train, y_train_class], epochs=150, batch_size=32, verbose=2)

FAQ

1. 問：什么是多任務學習？

   • 答：多任務學習是一種通過聯合學習多個相關任務來提高學習效率和預測能力的技術。

2. 問：為什么要同時進行分類和回歸？

   • 答：同時進行分類和回歸可以提高模型的預測能力，并在多任務之間共享信息，從而提高整體性能。

3. 問：如何選擇合適的數據集？

   • 答：選擇數據集時，應確保數據集包含可用于回歸和分類的特征，并能夠支持多任務學習的框架。

4. 問：使用多任務學習的主要挑戰是什么？

   • 答：主要挑戰在于如何在共享任務表示的同時保持每個任務的特異性。

5. 問：Keras功能API的優勢是什么？

   • 答：Keras功能API允許定義復雜的多輸出模型，并為多個任務提供靈活的設計和優化支持。

通過本文的講解，相信您已經對多任務學習有了更深入的理解，并能夠在實際項目中應用這種技術來解決復雜的預測問題。

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