Python基于TensorFlow实现简单循环神经网络分类模型(SimpleRNN分类算法)项目实战

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关注获取。

1 . 项目背景

Simple RNN是一种基础的循环神经网络，它能够处理序列数据，例如文本、时间序列等。与传统的前馈神经网络不同，Simple RNN在处理序列时会保留之前的信息，通过隐藏状态（hidden state）传递给下一个时间步，从而能够捕捉到序列中的依赖关系。

本项目使用基于TensorFlow实现简单循环神经网络分类模型(SimpleRNN分类算法)项目实战来解决分类问题。

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 | 标签 |

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：

从上图可以看到，总共有11个字段。

关键代码：

3.2 缺失值统计

使用Pandas工具的info()方法统计每个特征缺失情况：

从上图可以看到，数据不存在缺失值，总数据量为2000条。

关键代码：

3. 3 变量描述性统计分析

通过Pandas工具的describe()方法来来统计变量的平均值、标准差、最大值、最小值、分位数等信息：

关键代码如下：

4. 探索性数据分析

4 . 1 y变量分类柱状图

用Pandas工具的value_counts().plot()方法进行统计绘图，图形化展示如下：

从上面图中可以看到，分类为0和1的样本，数量基本一致。

4.2 y 变量类型为 1 x1 变量分布直方图

通过Matpltlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看出，x1主要集中在-2到2之间。

4 . 3 相关性分析

通过Pandas工具的corr()方法和seaborn工具的heatmap()方法绘制相关性热力图：

从图中可以看到，正数为正相关，负数为负相关，绝对值越大相关性越强。

5 . 特征工程

5 .1 建立特征数据和标签数据

y为标签数据，除 y之外的为特征数据。关键代码如下：

5 .2 数据集拆分

数据集集拆分，分为训练集和测试集，80%训练集和20%测试集。关键代码如下：

5 .3 数据样本增维

为满足循环神经网络模型的数据输入要求，需要增加1个维度。

增加维度维度后的训练集与测试集样本形状：

6 . 构建 SimpleRNN 分类模型

主要使用基于SimpleRNN分类算法，用于目标分类。

6.1 构建模型

|------------|---------------|-------------------------------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | SimpleRNN分类模型 | u nits =30 |
| 2 | SimpleRNN分类模型 | e pochs =60 |

6. 2 模型摘要信息

6. 3 模型网络结构

6. 4 模型训练集测试集准确率和损失曲线图

7 . 模型评估

7 .1 评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、召回率、F1分值等等。

|---------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| SimpleRNN分类模型 | 准确率 | 0.9525 |
| SimpleRNN分类模型 | 查准率 | 0.9302 |
| SimpleRNN分类模型 | 召回率 | 0.9804 |
| SimpleRNN分类模型 | F1分值 | 0.9547 |

从上表可以看出，F1分值为0.9547，说明此模型效果良好。