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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…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灰狼优化算法优化随机森林分类模型。
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10个变量数据中无缺失值共1000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 4.2 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 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灰狼优化算法优化随机森林分类模型
主要使用GWO灰狼优化算法优化RandomForestClassifier算法用于目标分类。
6.1 GWO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 ----------------4. 最优结果展示----------------- The best max_depth is 6 The best min_samples_leaf is 9 6.2 最优参数值构建模型 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0.9401说明模型效果比较好。
关键代码如下 7.2 查看是否过拟合 从上图可以看出训练集和测试集分值相当无过拟合现象。
7.3 分类报告 从上图可以看出分类为0的F1分值为0.93分类为1的F1分值为0.94。
7.4 混淆矩阵 从上图可以看出实际为0预测不为0的 有9个样本实际为1预测不为1的 有4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灰狼优化算法寻找随机森林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
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