Python实现随机分布式延迟PSO优化算法(RODDPSO)优化支持向量机回归模型(SVR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。

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1.项目背景

分布式时滞表现出独特的空间性质，可模拟在特定时间段内通过一定数量的并行通道/路径分布的信号传播延迟。

分布式时间延迟具有以下两个优点：1）更好地利用更长（更多累积）的种群进化历史，导致更好的准确性和2）更复杂的动力学行为导致捕获局部最优的可能性更小。

本项目通过RODDPSO随机分布式延迟PSO优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机回归模型。

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变量直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看到，y变量主要集中在-200~200之间。

4.2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RODDPSO随机分布式延迟优化算法优化支持向量机回归模型

主要使用RODDPSO随机分布式延迟优化算法优化SVR算法，用于目标回归。

6.1RODDPSO随机分布式延迟优化算法寻找最优参数值

迭代过程：

适应度曲线图：

最优参数：

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

评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。

从上表可以看出，R方1.0，为模型效果较好。

关键代码如下：

7.2真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型拟合效果良好。

8.结论与展望

综上所述，本文采用了RODDPSO随机分布式延迟优化算法寻找支持向量机SVR算法的最优参数值来构建回归模型，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。

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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

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