Python实现NOA星雀优化算法优化卷积神经网络CNN回归模型项目实战

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

在当今数据驱动的时代,卷积神经网络(CNN)不仅在图像分类任务中表现出色,其强大的特征提取能力也被广泛应用于回归分析问题中,如图像重建、物体定位和医学影像中的定量分析等。然而,CNN模型的性能高度依赖于其架构设计及超参数的选择,包括滤波器大小、层数、学习率等。传统的调参方法,如手动调整或网格搜索,效率低下且难以找到全局最优解,这极大地限制了CNN模型在实际应用中的潜力。因此,开发一种高效、自动化的优化策略来提升CNN模型的回归性能显得尤为重要。

为了解决上述挑战,本项目引入了一种基于自然启发式的优化算法------NOA星雀优化算法(Nature-inspired Optimization Algorithm, NOA)。NOA算法模拟了自然界中鸟类觅食的行为模式,通过群体协作与竞争机制进行空间搜索,以寻找全局最优解。这种基于群体智能的方法具有良好的收敛性和鲁棒性,适用于解决复杂的多维优化问题。将NOA算法应用于CNN模型的超参数优化过程中,不仅可以显著提高模型训练效率,还能有效增强模型的泛化能力和预测精度。此外,NOA算法的并行计算特性也使其非常适合处理大规模数据集,为实际应用提供了高效解决方案。

本项目的总体目标是开发一个结合NOA优化算法的CNN回归模型框架,并验证其在不同类型数据集上的有效性。首先,我们将构建基础的CNN回归模型,然后使用NOA算法对其进行超参数优化。接下来,通过一系列实验对比优化前后模型的表现,评估NOA算法在提升CNN回归模型性能方面的潜力。我们希望通过这一研究,不仅能为涉及图像处理的回归任务提供新的技术手段,同时也探索如何更好地将自然启发式算法与深度学习模型相结合,为其他复杂问题的解决提供参考。最终,本项目的成果有望推动人工智能技术在更多领域的广泛应用,特别是在需要高精度回归分析的应用场景中,如医疗影像分析和自动驾驶系统中的环境感知等方面。

本项目通过Python实现NOA星雀优化算法优化卷积神经网络CNN回归模型项目实战。

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 样本增维

为满足建模的需要,对特征样本进行增加一个维度,增维的关键代码如下:

6. 构建 NOA星雀优化算法 优化 CNN 神经网络回归模型

主要使用通过NOA星雀优化算法优化CNN神经网络回归模型,用于目标回归。

6. 1 NOA星雀优化算法 寻找最优参数值

最优参数值:

6. 2 最优参数构建模型

|------------|--------------|----------------------------------------------------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | CNN神经网络回归模型 | units=best_units |
| 2 | CNN神经网络回归模型 | optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(best_learning_rate) |
| 3 | CNN神经网络回归模型 | epochs=best_epochs |

6. 3 模型摘要信息

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 |||
| CNN神经网络回归模型 | R方 | 0.9985 |
| CNN神经网络回归模型 | 均方误差 | 53.2142 |
| CNN神经网络回归模型 | 解释方差分 | 0.9988 |
| CNN神经网络回归模型 | 绝对误差 | 5.3338 |

从上表可以看出,R方分值为0.9985,说明模型效果较好。

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Python实现NOA星雀优化算法优化CNN神经网络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。

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