哪里网站建设便宜,设计医院网站建设,官方wordpress模板下载,做宠物店网站说明#xff1a;这是一个机器学习实战项目#xff08;附带数据代码文档#xff09;#xff0c;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 在回归预测任务中#xff0c;高维数据往往包含大量冗余和无关特征#xff0c;严重影响模型的预测精度与计算效率。…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 在回归预测任务中高维数据往往包含大量冗余和无关特征严重影响模型的预测精度与计算效率。为此特征选择成为提升回归模型性能的关键手段。针对传统搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题本项目提出一种基于改进型粒子群优化算法C_PSO与BP神经网络回归模型相结合的特征选择方法。该方法利用C_PSO算法强大的全局寻优能力和稳定性自动搜索最优特征子集并结合BP神经网络作为回归性能评估函数实现对特征空间的有效筛选。项目采用Python语言实现旨在构建一个高效、稳定、适应性强的特征选择框架。通过在多个回归数据集上的实验验证该方法在提升模型精度和泛化能力方面表现优异为解决高维回归问题提供了新的技术路径和实践参考。
本项目通过基于C_PSO与BP神经网络回归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 6.构建特征选择模型
主要使用通过基于C_PSO与BP神经网络回归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 6.2 最优特征构建模型 编号 模型名称 参数 1 BP神经网络回归模型 units64 2 optimizeropt 3 epochs50 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 BP神经网络回归模型 R方 0.997 均方误差 68.3308 解释方差分 0.997 绝对误差 6.535
从上表可以看出R方分值为0.997说明模型效果良好。
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基于C_PSO与BP神经网络回归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预测。
