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
萤火虫算法(Fire-fly algorithm,FA)由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。
本项目通过FA萤火虫优化算法优化循环神经网络分类模型。
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:
|------------|--------------|------------|
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
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变量柱状图
用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图:
4 .2 y=1样本x1变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:
4 .3 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:
5.3 数据样本增维
数据样本增加维度后的数据形状:
6.构建FA萤火虫优化算法优化LSTM分类模型
主要使用FA萤火虫优化算法优化LSTM分类算法,用于目标分类。
6.1 FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值
最优参数:
6.2 最优参数值构建模型
|------------|--------------|--------------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | LSTM分类模型 | units=best_units |
| 2 | LSTM分类模型 | epochs=best_epochs |
6.3 最优参数模型摘要信息
6.4 最优参数模型网络结构
6.5 最优参数模型训练集测试集损失和准确率曲线图
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
|--------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| LSTM分类模型 | 准确率 | 0.8350 |
| LSTM分类模型 | 查准率 | 0.8533 |
| LSTM分类模型 | 查全率 | 0.801 |
| LSTM分类模型 | F1分值 | 0.8263 |
从上表可以看出,F1分值为0.8350,说明模型效果较好。
关键代码如下:
7.2 分类报告
从上图可以看出,分类为0的F1分值为0.84;分类为1的F1分值为0.83。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有27个样本;实际为1预测不为1的 有39个样本,整体预测准确率良好。
8. 结论与展望
综上所述,本文采用了FA萤火虫优化算法寻找循环神经网络LSTM算法的最优参数值来构建分类模型,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
# 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/18fd5YEIMAAiuBWnzuC7BBQ
提取码:3uwj
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