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
随着大数据和人工智能技术的发展，传统的预测方法，虽然在某些情况下表现良好，但它们通常需要进行复杂的参数设定，并且对于非线性关系的捕捉能力有限。随着深度学习技术的进步，循环神经网络（RNN）因其能够处理序列数据的能力而受到广泛关注。GRU（门控循环单元）作为RNN的一种改进版本，不仅能够有效处理长期依赖问题，而且计算复杂度相对较低，适用于大规模数据的处理。
本项目旨在开发一个基于TensorFlow的GRU回归模型，用于解决回归数据的预测问题。通过这个项目，不仅可以深入理解GRU模型及其在回归数据预测中的应用，还可以为实际业务提供有效的预测工具，帮助企业或组织更好地应对未来的挑战。
本项目通过Python基于TensorFlow实现循环神经网络GRU回归模型(GRU-回归算法)项目实战。
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 归一化
关键代码如下：
5. 4 数据样本增维
数据样本增加维度后的数据形状：
6. 构建GRU回归模型
主要使用GRU回归算法，用于目标回归。
6.1 构建模型
|------------|--------------|------------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | GRU回归模型 | units=256 |
| 2 | GRU回归模型 | optimizer='adam' |
| 3 | GRU回归模型 | epochs=100 |
6. 2 模型摘要信息
6. 3 模型网络结构
6. 4 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 |||
| GRU回归模型 | R方 | 0.9417 |
| GRU回归模型 | 均方误差 | 0.0017 |
| GRU回归模型 | 解释方差分 | 0.9607 |
| GRU回归模型 | 绝对误差 | 0.0336 |
从上表可以看出，R方分值为0.9417，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GRU回归算法来构建回归模型，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。