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苏州集团网站设计定制制作网站的步骤

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说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档),如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

随着大数据时代的快速发展,高维数据在图像识别、生物信息、文本分类等领域广泛应用,但冗余和无关特征不仅增加了计算开销,还可能降低模型的分类性能。因此,特征选择技术成为提升分类模型泛化能力与效率的关键环节。BP神经网络作为一种典型的前馈神经网络,具有较强的非线性映射能力,广泛应用于分类任务中,但其易陷入局部最优且训练速度较慢。粒子群优化算法(PSO)具备全局搜索能力,但存在早熟收敛的问题。为此,本文提出一种基于改进型混沌局部搜索粒子群优化算法(CL_PSO)与BP神经网络相结合的特征选择方法,旨在提高特征选择的有效性和模型分类精度。通过Python实现该方法,验证其在实际数据集上的可行性与优越性。  

本项目通过基于CL_PSO与BP神经网络分类模型的特征选择方法研究(Python实现)。             

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

x11

12

x12

13

x13

14

x14

15

x15

16

x16

17

x17

18

x18

19

x19

20

x20

21

x21

22

x22

23

x23

24

x24

25

x25

26

x26

27

x27

28

x28

29

x29

30

x30

31

y

因变量

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31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变量柱状图

用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图:

4.2 y=1样本x1变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:

4.3 相关性分析

部分数据变量的相关性分析: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%验证集进行划分,关键代码如下:

6.构建特征选择模型 

主要通过基于CL_PSO与BP神经网络分类模型的特征选择方法研究(Python实现)。            

6.1 寻找最优特征

最优特征值:    

6.2 最优特征构建模型

这里通过最优特征构建分类模型。 

模型名称

模型参数

BP神经网络分类模型    

units=32

optimizer =opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)

epochs=50

6.3 模型摘要信息

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、查全率、F1分值等等。 

模型名称

指标名称

指标值

测试集

BP神经网络分类模型  

准确率

0.9125

查准率

0.9305

查全率

0.8878

F1分值 

0.9086 

从上表可以看出,F1分值为0.9086,说明模型效果良好。                

关键代码如下:       

7.2 分类报告

从上图可以看出,分类为0的F1分值为0.92;分类为1的F1分值为0.91。       

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有13个样本,实际为1预测不为1的 有22个样本,模型效果良好。      

8.结论与展望

综上所述,本文采用了通过基于CL_PSO与BP神经网络分类模型的特征选择方法研究(Python实现),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建模工作。 

http://www.sczhlp.com/news/94703/

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