Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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。


Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型


Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型


1.项目背景

猎人猎物优化搜索算法(Hunter–prey optimizer, HPO)是由Naruei& Keynia于2022年提出的一种最新的优化搜索算法。受到捕食动物(如狮子、豹子和狼)和猎物(如雄鹿和瞪羚)的行为的启发,他们根据猎人和猎物的位置移动方法设计了一种新型的搜索方式及自适应度更新的方法。

本项目通过HPO猎人猎物优化算法寻找最优的参数值来优化CNN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:

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

数据详情如下(部分展示):

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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:

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

关键代码:

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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:  

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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。

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

关键代码如下:    

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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:

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

从上图可以看到,y变量主要集中在-400~400之间。

4.2 相关性分析

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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:

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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:

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

5.3 数据样本增维

数据样本增加维度后的数据形状:

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

6.构建HPO猎人猎物优化算法优化CNN回归模型

主要使用HPO猎人猎物优化算法优化CNN回归算法,用于目标回归。

6.1 HPO猎人猎物优化算法寻找的最优参数

关键代码:

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型 

最优参数:

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型 

6.2 最优参数值构建模型

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

6.3 最优参数模型摘要信息

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

6.4 最优参数模型网络结构

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

6.5 最优参数模型训练集测试集损失曲线图

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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。

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

从上表可以看出,R方0.8526,为模型效果较好。

关键代码如下:

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

7.2 真实值与预测值对比图

 Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战,机器学习,python,python,机器学习,群智能算法,HPO猎人猎物优化算法,卷积神经网络回归模型

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HPO猎人猎物优化算法寻找CNN回归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。

# 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/1t1Mj3zT1HDd5vqlYlqT0tQ 
# 提取码:qul7

更多项目实战,详见机器学习项目实战合集列表:

机器学习项目实战合集列表_机器学习实战项目_胖哥真不错的博客-CSDN博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-697097.html


到了这里,关于Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包