Python基于TensorFlow实现双向循环神经网络GRU加注意力机制分类模型(BiGRU-Attention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

随着深度学习技术的发展,循环神经网络(RNN)及其变种如门控循环单元(GRU)在处理序列数据上展现出了强大的能力。GRU因其结构简单且有效,在很多任务中取代了传统的LSTM(长短期记忆网络),尤其是在自然语言处理(NLP)领域。

然而,单纯的RNN或其变种如GRU可能不足以捕捉到序列数据中的复杂依赖关系。为了更好地理解和处理这些复杂的模式,研究者引入了注意力机制(Attention Mechanism)。注意力机制可以使得模型在处理输入序列时,能够更加关注某些特定的部分,从而提高模型的性能。

本项目旨在结合双向GRU(BiGRU)与注意力机制的优点,构建一个高效的分类模型。双向GRU能够同时利用输入序列的过去和未来的信息,而注意力机制则帮助模型聚焦于对分类任务最有意义的部分。这种组合不仅能够提升模型的表达能力,还能够在一定程度上减少模型的复杂度和过拟合的风险。

在实际应用中,此模型可以广泛应用于情感分析、主题分类、意图识别等多个场景。例如,在社交媒体分析中,可以使用该模型来自动分类用户评论的情感倾向;在客户服务系统中,可以快速识别客户的问题类型以便及时响应;在新闻推荐系统中,则可以用来判断文章的主题类别以实现个性化推荐。

通过这个项目,我们期望能够开发出一个高效且准确的分类器,并探索双向GRU与注意力机制结合的最佳实践方案。这不仅有助于推动学术研究的进步,也能为企业提供有效的解决方案来处理日益增长的数据。

本项目使用Python基于TensorFlow实现双向循环神经网络GRU加注意力机制分类模型(BiGRU-Attention分类算法)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 | 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,y=1的数据主要集中在-1到3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

数据样本增加维度后的数据形状:

6 . 构建BiGRU-Attention分类模型

主要使用基于BiGRU-Attention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 | BiGRU-Attention分类模型 | units=64 |
| 2 | BiGRU-Attention分类模型 | optimizer='adam' |
| 3 | BiGRU-Attention分类模型 | epochs=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、召回率、F1分值等等。

|---------------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| BiGRU-Attention分类模型 | 准确率 | 0.8950 |
| BiGRU-Attention分类模型 | 查准率 | 0.899 |
| BiGRU-Attention分类模型 | 召回率 | 0.89 |
| BiGRU-Attention分类模型 | F1分值 | 0.8945 |

从上表可以看出,F1分值为0.8945,说明此模型效果良好。

关键代码如下:

7 .2 分类报告

模型的分类报告:

从上图可以看到,分类类型为0的F1分值为0.90;分类类型为1的F1分值为0.89;整个模型的准确率为0.90。

7. 3 混淆矩阵

从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有20个样本;实际为1预测不为1的 有22个样本,整体预测准确率良好。

8 . 结论与展望

综上所述,本项目采用了基于TensorFlow实现双向循环神经网络GRU加注意力机制分类模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。

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