Python实现ABC人工蜂群优化算法优化循环神经网络分类模型(LSTM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获取。

1.项目背景

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动,并实现蜂群信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。 

本项目通过ABC人工蜂群优化算法优化循环神经网络分类模型。   

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:

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

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

数据样本增加维度后的数据形状:

6.构建ABC人工蜂群优化算法优化LSTM分类模型

主要使用ABC人工蜂群优化算法优化LSTM算法,用于目标分类。  

6.1 ABC人工蜂群优化算法寻找最优参数值 

最优参数:

6.2 最优参数值构建模型 

编号

模型名称

参数

1

LSTM分类模型

units=best_units

2

epochs=best_epochs

6.3 最优参数模型摘要信息

6.4 最优参数模型网络结构

6.5 最优参数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、查全率、F1分值等等。

模型名称

指标名称

指标值

测试集

LSTM分类模型

准确率

0.8850

查准率

0.9058

查全率

0.8607

F1分值

0.8827

从上表可以看出,F1分值为0.8827,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0.89;分类为1的F1分值为0.88。

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有18个样本;实际为1预测不为1的 有28个样本,整体预测准确率良好。

8.结论与展望

综上所述,本文采用了ABC人工蜂群优化算法寻找LSTM分类算法的最优参数值来构建分类模型,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。

# 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:
 
# 获取方式一:
 
# 项目实战合集导航:
 
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
 
# 获取方式二:
 
链接:https://pan.baidu.com/s/17C4OSCec_lE8usdOP7FwmA 
提取码:kki1

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