Python实现GWO智能灰狼优化算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战
说明: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。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/183380bed3da46c888bd52dc7fcf0ca4.png)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/edb12f28f89148b6bb7b5f387bab81f8.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/765eb22aae7546b9af976851fbac22d0.png)
数据详情如下(部分展示):
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/acb3537750b64701bacc4f47119cc5ae.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/66ad6ef3755b499fbe4deeb7b871f922.png)
关键代码:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f1d80053317f415cb42ed187067dce35.png)
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/09630ea5775e409ab504804edae89bc1.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e07f8ec72bd6429785de4b6f60a6b51c.png)
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。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/097dfcadebef4e09a6bb262b216a68bd.png)
关键代码如下:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8a83bcc9793941af82be47bf65c09eff.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c9730d90513a4161818521df6dd14823.png)
4.2y=1样本x1变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d66fb2299c7948389aa4c644bbfc7ede.png)
4.3相关性分析
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7bc71d56a182424ca8fb8b13632f2e71.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/70059415e4f643daadbd3ffb933dc83f.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/fe3e7be9f75946d8be1dd5db54c451b5.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/70d3c214344c4bb2994e54a584503e1a.png)
每次迭代的过程数据:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/03edd74bcc6641cfa7444cf4ae911112.png)
最优参数:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/73d8a9b3e68a4f6e90bf8a818ddb24e6.png)
6.2最优参数值构建模型
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/15702c170b044b0dafd10abc009834b2.png)
6.3最优参数模型摘要信息
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ff099e78080a403ebf2c0d713809df4e.png)
6.4最优参数模型网络结构
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9a6c46f5c4464269b3be1479d82f6458.png)
6.5最优参数模型训练集测试集损失和准确率曲线图
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2dc9879cb3e14c369a2bb6cdfe8cabe0.png)
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。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b6a182ebf9424d03bbe744a0f49ddb13.png)
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:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/dda227d1c7a94af280ff43d2e6883deb.png)
7.2分类报告
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ff480ce99ed24c2f95c94476dd10ed86.png)
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
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1d6855f3047d478cb37466f61cd859b5.png)
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
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