怎么做用来表白的网站,php网站建设情景,做仪表宣传哪个网站好,wordpress好学说明#xff1a;这是一个机器学习实战项目#xff08;附带数据代码文档视频讲解#xff09;#xff0c;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
PSO是粒子群优化算法#xff08;Particle Swarm Optimization#xff09;的英文缩写#xff0c;是一…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
PSO是粒子群优化算法Particle Swarm Optimization的英文缩写是一种基于种群的随机优化技术由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为这些群体按照一种合作的方式寻找食物群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。
本项目通过PSO粒子群优化BP神经网络算法来构建回归模型。
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 数据详情如下(部分展示) 3.数据预处理
3.1 用Pandas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变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图 从上图可以看到y变量主要集中在-400~400之间。
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 6.构建PSO粒子群优化BP神经网络回归模型
主要使用PSO粒子群算法优化BP神经网络回归算法用于目标回归。
6.1 PSO粒子群算法寻找最优参数值
迭代过程数据 最优参数 6.2 最优参数值构建模型 6.3 最优模型的摘要信息 通过上图可以看到模型共有1441个参数以及每一层的参数。
6.4 最优模型的结构 通过上图可以看到每一层的输入和输出以及层与层之间的结果关联关系。
6.5 模型损失可视化图 通过上图可以看到训练集和测试集损失随着迭代次数的增加逐步减小在迭代10次以后损失逐渐趋于平稳。
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。 从上表可以看出R方0.9941为模型效果较好。
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拟合效果良好。
8.结论与展望
综上所述本项目采用了PSO粒子群算法寻找BP神经网络算法的最优参数值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。 # y变量分布直方图
fig plt.figure(figsize(8, 5)) # 设置画布大小
plt.rcParams[font.sans-serif] SimHei # 设置中文显示
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 解决保存图像是负号-显示为方块的问题
data_tmp df[y] # 过滤出y变量的样本
# 绘制直方图 bins控制直方图中的区间个数 auto为自动填充个数 color指定柱子的填充色
plt.hist(data_tmp, binsauto, colorg)
plt.xlabel(y) # 设置x轴名称
plt.ylabel(数量) # 设置y轴名称
plt.title(y变量分布直方图) # 设置标题的名称
plt.show() # 显示图片# ******************************************************************************# 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# 链接https://pan.baidu.com/s/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ# 提取码thgk# ******************************************************************************if abs(params[0]) 0: # 判断取值units int(abs(params[0])) 10 # 赋值
else:units int(abs(params[0])) 16 # 赋值if abs(params[1]) 0: # 判断取值epochs int(abs(params[1])) 10 # 赋值
else:epochs int(abs(params[1])) 20 # 赋值 更多项目实战详见机器学习项目实战合集列表
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