說(shuō)明：這是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解），如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。
1.項(xiàng)目背景
蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一種源于大自然生物世界的新的仿生進(jìn)化算法，由意大利學(xué)者M(jìn). Dorigo, V. Maniezzo和A.Colorni等人于20世紀(jì)90年代初期通過(guò)模擬自然界中螞蟻集體尋徑行為而提出的一種基于種群的啟發(fā)式隨機(jī)搜索算法"。螞蟻有能力在沒(méi)有任何提示的情形下找到從巢穴到食物源的最短路徑，并且能隨環(huán)境的變化，適應(yīng)性地搜索新的路徑，產(chǎn)生新的選擇。其根本原因是螞蟻在尋找食物時(shí)，能在其走過(guò)的路徑上釋放一種特殊的分泌物——信息素(也稱外激素)，隨著時(shí)間的推移該物質(zhì)會(huì)逐漸揮發(fā)，后來(lái)的螞蟻選擇該路徑的概率與當(dāng)時(shí)這條路徑上信息素的強(qiáng)度成正比。當(dāng)一條路徑上通過(guò)的螞蟻越來(lái)越多時(shí)，其留下的信息素也越來(lái)越多，后來(lái)螞蟻選擇該路徑的概率也就越高，從而更增加了該路徑上的信息素強(qiáng)度。而強(qiáng)度大的信息素會(huì)吸引更多的螞蟻，從而形成一種正反饋機(jī)制。通過(guò)這種正反饋機(jī)制，螞蟻?zhàn)罱K可以發(fā)現(xiàn)最短路徑。
本項(xiàng)目通過(guò)ACO蟻群優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的參數(shù)值來(lái)優(yōu)化CNN分類模型。
2.數(shù)據(jù)獲取
本次建模數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)(本項(xiàng)目撰寫(xiě)人整理而成)，數(shù)據(jù)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)如下：
數(shù)據(jù)詳情如下(部分展示)：
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1 用Pandas工具查看數(shù)據(jù)
使用Pandas工具的head()方法查看前五行數(shù)據(jù)：
關(guān)鍵代碼：
3.2數(shù)據(jù)缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看數(shù)據(jù)信息：
從上圖可以看到，總共有11個(gè)變量，數(shù)據(jù)中無(wú)缺失值，共2000條數(shù)據(jù)。
關(guān)鍵代碼：
3.3數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)
通過(guò)Pandas工具的describe()方法來(lái)查看數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、分位數(shù)、最大值。
關(guān)鍵代碼如下：
4.探索性數(shù)據(jù)分析
4.1 y變量柱狀圖
用Matplotlib工具的plot()方法繪制直方圖：
4.2 y=1樣本x1變量分布直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
4.3 相關(guān)性分析
?
從上圖中可以看到，數(shù)值越大相關(guān)性越強(qiáng)，正值是正相關(guān)、負(fù)值是負(fù)相關(guān)。
5.特征工程
5.1 建立特征數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)
關(guān)鍵代碼如下：
5.2 數(shù)據(jù)集拆分
通過(guò)train_test_split()方法按照80%訓(xùn)練集、20%測(cè)試集進(jìn)行劃分，關(guān)鍵代碼如下：
5.3 數(shù)據(jù)樣本增維
數(shù)據(jù)樣本增加維度后的數(shù)據(jù)形狀：
6.構(gòu)建ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化CNN分類模型
主要使用ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化CNN分類算法，用于目標(biāo)分類。
6.1 ACO蟻群優(yōu)化算法尋找的最優(yōu)參數(shù)
關(guān)鍵代碼：
?
最優(yōu)參數(shù)：
?6.2 最優(yōu)參數(shù)值構(gòu)建模型
6.3 最優(yōu)參數(shù)模型摘要信息
?
6.4 最優(yōu)參數(shù)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
?
6.5 最優(yōu)參數(shù)模型訓(xùn)練集測(cè)試集損失和準(zhǔn)確率曲線圖
?
7.模型評(píng)估
7.1 評(píng)估指標(biāo)及結(jié)果
評(píng)估指標(biāo)主要包括準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率、F1分值等等。
從上表可以看出，F(xiàn)1分值為0.9372，說(shuō)明模型效果較好。
關(guān)鍵代碼如下：
7.2 分類報(bào)告
?
從上圖可以看出，分類為0的F1分值為0.93；分類為1的F1分值為0.94。
7.3 混淆矩陣
從上圖可以看出，實(shí)際為0預(yù)測(cè)不為0的 有7個(gè)樣本；實(shí)際為1預(yù)測(cè)不為1的 有19個(gè)樣本，整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率良好。
8.結(jié)論與展望
綜上所述，本文采用了ACO蟻群優(yōu)化算法尋找CNN分類算法的最優(yōu)參數(shù)值來(lái)構(gòu)建分類模型，最終證明了我們提出的模型效果良好。此模型可用于日常產(chǎn)品的預(yù)測(cè)。
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