PyTorch实战：新冠病例预测模型开发全流程解析

1. 项目概述：基于PyTorch的新冠病例预测模型实战

最近在复盘机器学习项目时，我重新实现了一个基于PyTorch的新冠病例预测模型。这个项目最初是台大李宏毅老师机器学习课程的作业，核心目标是通过93个地区特征预测第三天的新冠阳性人数。作为典型的回归问题，这个案例涵盖了数据预处理、特征选择、模型构建、训练优化等完整流程，非常适合用来巩固机器学习基础知识。

在本文中，我将详细拆解整个项目的实现过程，特别会重点说明几个关键设计决策背后的思考逻辑。不同于简单的代码罗列，我会结合自己实际训练过程中踩过的坑，分享一些在官方文档和教程中很少提及的实战经验。无论你是刚开始接触PyTorch的新手，还是想了解工业级模型开发流程的进阶学习者，相信都能从中获得启发。

2. 数据预处理与特征工程

2.1 数据集结构与读取

原始数据包含两个CSV文件：

• covid.train.csv：训练集，包含2700条样本，每行有93个特征列和1个标签列(第三天阳性人数)
• covid.test.csv：测试集，893条样本，仅包含特征列

使用Python标准库的csv模块读取数据时，需要特别注意两点：

1. 第一行是特征名称，第一列是样本ID，这些在训练时都需要跳过
2. 数据需要转换为numpy数组后再处理，可以大幅提升运算效率

python复制with open(path,'r') as f:
    csv_data = list(csv.reader(f))
    # 跳过首行(特征名)和首列(ID)
    x = np.array(csv_data)[1:,1:-1]  # 特征
    y = np.array(csv_data)[1:,-1]    # 标签

2.2 训练集与验证集划分

我采用了简单的5折分割策略：

• 训练集：每5条取4条（约80%）
• 验证集：每5条取1条（约20%）

这种确定性的分割方式相比随机分割有两个优势：

1. 可复现性：每次运行都能得到相同的划分结果
2. 时序保持：对于可能有时序特性的数据，避免了未来信息泄漏

python复制if mode == 'train':
    indices = [i for i in range(len(csv_data)) if i