PyTorch‑Tutorial für Einsteiger: Multiple‑Regression von Grund auf

Ein brandneues Tutorial auf Towards Data Science zeigt Schritt für Schritt, wie man mit PyTorch ein 3‑Schicht‑Neuronales Netzwerk für Multiple Regression von Grund auf baut. Das Beispiel nutzt ein einfaches, aber praxisnahes Datenset, das sich ideal für Einsteiger eignet, die die Grundlagen von Deep Learning und Regressionsmodellen erlernen wollen.

Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu laden und vorzubereiten. Das Tutorial verwendet einen klassischen Datensatz mit mehreren Eingabe‑Features und einem kontinuierlichen Zielwert. Nach einer Standard‑Train‑Test‑Aufteilung werden die Features normalisiert, damit das Netzwerk schneller konvergiert und stabile Gradienten erhält.

Im Modell‑Teil definiert das Tutorial ein Netzwerk mit drei linearen Schichten: die Eingabeschicht, eine versteckte Schicht mit ReLU‑Aktivierung und die Ausgabeschicht. Für die Verlustfunktion wird der mittlere quadratische Fehler (MSELoss) gewählt, da er für Regressionsaufgaben besonders geeignet ist. Der Optimierer ist Adam, der mit einer Lernrate von 0,001 startet und die Gewichte effizient anpasst.

Der Trainingsloop läuft über 200 Epochen. In jeder Epoche wird der Verlust berechnet, zurückpropagiert und die Gewichte aktualisiert. Das Tutorial zeigt, wie man den Verlust in Echtzeit ausgibt und die Lernkurve visualisiert, um die Konvergenz zu überwachen. Nach dem Training wird das Modell auf dem Test‑Set evaluiert, wobei MSE und R² als Leistungsmetriken verwendet werden.

Abschließend demonstriert das Tutorial, wie man die Vorhersagen des Netzwerks mit den tatsächlichen Zielwerten vergleicht und die Ergebnisse grafisch darstellt. Dieses praxisorientierte Beispiel bietet Einsteigern einen klaren, nachvollziehbaren Einstieg in die Welt der neuronalen Netze für Multiple Regression mit PyTorch.