说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解 ），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1 . 项目背景
LSTM网络是目前更加通用的循环神经网络结构，全称为Long Short-Term Memory，翻译成中文叫作"长'短记忆'"网络。读的时候，"长"后面要稍作停顿，不要读成"长短"记忆网络，因为那样的话，就不知道记忆到底是长还是短。本质上，它还是短记忆网络，只是用某种方法把"短记忆"尽可能延长了一些。
本项目通过基于PyTorch实现循环神经网络回归模型。
2 . 数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
数据详情如下(部分展示)：
3. 数据预处理
3.1 用P andas 工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
3. 3 数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4. 探索性数据分析
4.1 y变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5. 特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建循环神经网络回归模型
主要使用LSTM回归算法，用于目标回归。
6. 1 构建模型
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
从上表可以看出，R方0.9871，为模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型拟合效果良好。
8. 结论与展望
综上所述，本文基于PyTorch实现循环神经网络回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
python
# 定义训练函数
def train(model, train_loader, criterion, optimizer, device):
model.train() # 设置训练模式
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): # 进行循环
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) # 输入数据、标签数据
optimizer.zero_grad() # 清空过往梯度
本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
项目说明：
链接：https://pan.baidu.com/s/1dW3S1a6KGdUHK90W-lmA4w
提取码：bcbp
# y变量分布直方图
fig = plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置画布大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
data_tmp = df['y'] # 过滤出y变量的样本
# 绘制直方图 bins：控制直方图中的区间个数 auto为自动填充个数 color：指定柱子的填充色
plt.hist(data_tmp, bins='auto', color='g')更多项目实战，详见机器学习项目实战合集列表：
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