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
黏菌优化算法（Slime mould algorithm，SMA）由Li等于2020年提出，其灵感来自于黏菌的扩散和觅食行为，属于元启发算法。具有收敛速度快，寻优能力强的特点。主要模拟了黏菌的扩散及觅食行为，利用自适应权重模拟了基于生物振荡器的"黏菌传播波"产生正反馈和负反馈的过程，形成具有良好的探索能力和开发倾向的食物最优连接路径，因此具有较好的应用前景。
本项目通过SMA黏菌优化算法优化LSTM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：
|------------|--------------|------------|
| 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变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
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：
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SMA黏菌优化算法优化 LSTM 回归 模型
主要使用SMA黏菌优化算法优化LSTM回归算法，用于目标回归。
6. 1 SMA黏菌优化算法寻找最优参数值
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回归模型 | units=best_units |
| 2 | LSTM回归模型 | 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R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
|--------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| LSTM回归模型 | R方 | 0.9679 |
| LSTM回归模型 | 均方误差 | 770.1426 |
| LSTM回归模型 | 解释方差分 | 0.9709 |
| LSTM回归模型 | 绝对误差 | 16.4287 |
从上表可以看出，R方分值为0.9679，说明模型效果比较好。
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，模型效果良好。
8. 结论与展望
综上所述，本文采用了SMA黏菌优化算法寻找LSTM算法的最优参数值来构建回归模型，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
# 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：
# 获取方式一：
# 项目实战合集导航：
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# 获取方式二：
链接：https://pan.baidu.com/s/1FjxTjgpEoHmD8I9Dodh6ng
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