app软件开发定义,郑州网站优化效果,做网站所需的知识技能,双域名网站说明#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.项目背景灰狼优化算法(GWO)#xff0c;由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优…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.项目背景灰狼优化算法(GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点较强的收敛性能结构简单、需要调节的参数少容易实现存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。缺点存在着易早熟收敛面对复杂问题时收敛精度不高收敛速度不够快。灰狼群体中有严格的等级制度一小部分拥有绝对话语权的灰狼带领一群灰狼向猎物前进。灰狼群一般分为4个等级αβδω权利从大到小模拟领导阶层。集体狩猎是灰狼的一种社会行为社会等级在集体狩猎过程中发挥着重要的作用捕食的过程在α的带领下完成。主要包括三个步骤跟踪和接近猎物骚扰、追捕和包围猎物直到它停止移动攻击猎物本项目通过GWO灰狼优化算法优化BP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()方法绘制直方图4.2y1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6.构建GWO灰狼优化算法优化BP神经网络分类模型主要使用GWO灰狼优化算法优化BP神经网络分类算法用于目标分类。6.1GWO灰狼优化算法寻找的最优参数关键代码每次迭代的过程数据最优参数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0.8765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0.87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24个样本实际为1预测不为1的 有27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GWO灰狼优化算法寻找BP神经网络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链接https://pan.baidu.com/s/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ提取码thgk更多项目实战详见机器学习项目实战合集列表https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/127714353
