PyTorch实现线性回归：从数据准备到模型部署实战

1. 从零开始：用深度学习实现线性回归的完整指南

作为一名长期在机器学习领域摸爬滚打的老兵，我发现很多初学者在学习线性回归时容易陷入两个极端：要么被数学公式吓退，要么只停留在调用sklearn的层面。今天我想分享一个用PyTorch实现线性回归的实战案例，这个案例来自一个真实的新冠检测项目，我们将用烹饪的比喻来解析每个技术细节。

这个项目的数据集包含93个医学特征指标，目标是预测患者的阳性概率。不同于传统的统计方法，我们将构建一个三层的神经网络模型，包含100个神经元的隐藏层，使用ReLU激活函数和L2正则化。整个流程从数据准备到模型部署，我会详细解释每个决策背后的考量，以及实际编码中容易踩的坑。

2. 数据准备：构建高效的数据处理流水线

2.1 数据集划分策略

在真实项目中，数据划分往往比模型本身更重要。我们采用经典的80/20划分法，但有几个关键细节需要注意：

python复制class CovidDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path, mode='train'):
        raw_data = pd.read_csv(file_path)  # 读取原始CSV文件
        
        if mode == 'train':
            # 训练模式下取前80%
            self.data = raw_data.iloc[:int(0.8*len(raw_data))]
        elif mode == 'val':
            # 验证模式取后20%
            self.data = raw_data.iloc[int(0.8*len(raw_data)):]
        else:
            # 测试模式使用全部数据
            self.data = raw_data
            
        # 数据标准化处理
        self.features = (self.data.iloc[:, :-1] - self.data.iloc[:, :-1].mean()) / self.data.iloc[:, :-1].std(