Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明&＃xff1a;这是一个机器学习实战项目&＃xff08;附带数据&＃43;代码&＃43;文档&＃43;视频讲解&＃xff09;&＃xff0c;如需数据&＃43;代码&＃43;文档&＃43;视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

贝叶斯优化器(BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器&＃xff0c;用来寻找最优参数。

贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化&＃xff0c;算法的参数空间中有大量连续型参数&＃xff0c;运行时间相对较短。

贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数&＃xff0c;而不能是整个超参数空间&＃xff0c;更不能是数据、算法等超参数以外的元素。

本项目使用基于贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络分类算法来解决分类问题。

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)&＃xff0c;数据项统计如下&＃xff1a;

数据详情如下(部分展示)&＃xff1a;

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&＃xff1a;

从上图可以看到&＃xff0c;总共有9个字段。

关键代码&＃xff1a;

3.2缺失值统计

使用Pandas工具的info()方法统计每个特征缺失情况&＃xff1a;

从上图可以看到&＃xff0c;数据不存在缺失值&＃xff0c;总数据量为2000条。

关键代码&＃xff1a;

3.3变量描述性统计分析

通过Pandas工具的describe()方法来来统计变量的平均值、标准差、最大值、最小值、分位数等信息&＃xff1a;

关键代码如下&＃xff1a;

4.探索性数据分析

4.1y变量分类柱状图

用Pandas工具的value_counts().plot()方法进行统计绘图&＃xff0c;图形化展示如下&＃xff1a;

从上面图中可以看到&＃xff0c;分类为0和1的样本&＃xff0c;数量基本一致。

4.2y变量类型为1 x1变量分布直方图

通过Matpltlib工具的hist()方法绘制直方图&＃xff1a;

从上图可以看出&＃xff0c;x1主要集中在-1到1之间。

4.3 相关性分析

通过Pandas工具的corr()方法和seaborn工具的heatmap()方法绘制相关性热力图&＃xff1a;

从图中可以看到&＃xff0c;正数为正相关&＃xff0c;负数为负相关&＃xff0c;绝对值越大相关性越强。

5.特征工程

5.1建立特征数据和标签数据

y为标签数据&＃xff0c;除 y之外的为特征数据。关键代码如下&＃xff1a;

5.2数据集拆分

数据集集拆分&＃xff0c;分为训练集和测试集&＃xff0c;80%训练集和20%测试集。关键代码如下&＃xff1a;

6.构建贝叶斯优化器优化BP神经网络分类模型

主要使用基于贝叶斯优化器优化BP神经网络分类算法&＃xff0c;用于目标分类。

6.1构建调优模型

6.2最优参数展示

寻优的过程信息&＃xff1a;

最优参数结果展示&＃xff1a;

6.3最优参数构建模型

训练过程信息&＃xff1a;

模型的摘要信息&＃xff1a;

模型的网络结构信息&＃xff1a;

损失曲线图与准确率曲线图展示&＃xff1a;

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、召回率、F1分值等等。

从上表可以看出&＃xff0c;F1分值为0.9677&＃xff0c;说明此模型效果较好。

关键代码如下&＃xff1a;

7.2分类报告

BP神经网络分类模型的分类报告&＃xff1a;

从上图可以看到&＃xff0c;分类类型为0的F1分值为0.97&＃xff1b;分类类型为1的F1分值为0.97&＃xff1b;整个模型的准确率为0.97。

7.3混淆矩阵

从上图可以看出&＃xff0c;实际为0预测不为0的 有8个样本&＃xff1b;实际为1预测不为1的有5个样本&＃xff0c;整体预测准确率良好。

8.结论与展望

综上所述&＃xff0c;本项目采用了基于贝叶斯优化器优化BP神经网络分类模型&＃xff0c;最终证明了我们提出的模型效果良好。

本次机器学习项目实战所需的资料&＃xff0c;项目资源如下&＃xff1a;

项目说明&＃xff1a;

链接&＃xff1a;https://pan.baidu.com/s/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ

提取码&＃xff1a;thgk