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
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。
本项目通过ABC人工蜂群优化算法优化卷积神经网络分类模型。
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ABC人工蜂群优化算法优化 CNN 分类 模型
主要使用ABC人工蜂群优化算法优化CNN分类算法，用于目标分类。
6. 1 ABC人工蜂群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 | CNN分类模型 | units=best_units |
| 2 | CNN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 |||
| CNN分类模型 | 准确率 | 0.9450 |
| CNN分类模型 | 查准率 | 0.9663 |
| CNN分类模型 | 查全率 | 0.9149 |
| CNN分类模型 | F1分值 | 0.9399 |
从上表可以看出，F1分值为0.9399，说明模型效果良好。
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0.95；分类为1的F1分值为0.94。
7. 3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有6个样本；实际为1预测不为1的 有16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ABC人工蜂群优化算法寻找CNN分类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：
# 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/1lqqMS0NS2wOEFQrKvNISXw
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