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蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法#xff0c;是一种搜索全局最优解的有效方法…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
蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法基于迭代优化初始化为一组随机解然后迭代搜寻最优解且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解加强局部搜索速度。该算法具有实现简单、参数少等特点。
混合蝙蝠算法针对基本蝙蝠算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优,求解精度低等缺陷,提出一种融合局部搜索的混合蝙蝠算法用于求解无约束优化问题。该算法利用混沌序列对蝙蝠的位置和速度进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;融合Powell搜索以增强算法的局部搜索能力,加快收敛速度;使用变异策略在一定程度上避免算法陷入局部最优。
本项目通过HBA混合蝙蝠智能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 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 y1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HBA混合蝙蝠优化算法优化LSTM分类模型
主要使用HBA混合蝙蝠优化算法优化LSTM分类算法用于目标分类。
6.1 HBA混合蝙蝠优化算法寻找的最优参数
最优参数 6.2 最优参数值构建模型 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。 从上表可以看出F1分值为0.981说明模型效果较好。
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0.98分类为1的F1分值为0.98。
7.3 混淆矩阵 从上图可以看出实际为0预测不为0的 有1个样本实际为1预测不为1的 有9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HBA混合蝙蝠智能优化算法寻找循环神经网络LSTM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。
# 开始迭代
t 0
for t in range(N_gen):print(***********************当前迭代次数为, t 1, ******************************)# 对所有蝙蝠/位置进行循环for i in range(N_pop):Q[i] np.random.uniform(Qmin, Qmax) # 生成随机数v[i] v[i] (Sol[i] - best) * Q[i] # 速度S[i] Sol[i] v[i] # 位置# 调用边界处理函数Sol[i] simplebounds(Sol[i], Lower_bound, Upper_bound)# ******************************************************************************# 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# ******************************************************************************# y变量柱状图
plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 指定默认字体
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 解决保存图像是负号-显示为方块的问题
# kindbar 绘制柱状图
df[y].value_counts().plot(kindbar)
plt.xlabel(y变量)
plt.ylabel(数量)
plt.title(y变量柱状图)
plt.show() 更多项目实战详见机器学习项目实战合集列表
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