說明：這是一個機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項目（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。
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?1.項目背景
蝙蝠算法是2010年楊教授基于群體智能提出的啟發(fā)式搜索算法，是一種搜索全局最優(yōu)解的有效方法。該算法基于迭代優(yōu)化，初始化為一組隨機(jī)解，然后迭代搜尋最優(yōu)解，且在最優(yōu)解周圍通過隨機(jī)飛行產(chǎn)生局部新解，加強(qiáng)局部搜索速度。該算法具有實(shí)現(xiàn)簡單、參數(shù)少等特點(diǎn)。
混合蝙蝠算法針對基本蝙蝠算法存在收斂速度慢,易陷入局部最優(yōu),求解精度低等缺陷,提出一種融合局部搜索的混合蝙蝠算法用于求解無約束優(yōu)化問題。該算法利用混沌序列對蝙蝠的位置和速度進(jìn)行初始化,為全局搜索的多樣性奠定基礎(chǔ);融合Powell搜索以增強(qiáng)算法的局部搜索能力,加快收斂速度;使用變異策略在一定程度上避免算法陷入局部最優(yōu)。
本項目通過HBA混合蝙蝠智能算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型。
2.數(shù)據(jù)獲取
本次建模數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)(本項目撰寫人整理而成)，數(shù)據(jù)項統(tǒng)計如下：
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個變量，數(shù)據(jù)中無缺失值，共2000條數(shù)據(jù)。
關(guān)鍵代碼：
3.3?數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
通過Pandas工具的describe()方法來查看數(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變量直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
從上圖可以看到，y變量主要集中在-400~400之間。
4.2 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train_test_split()方法按照80%訓(xùn)練集、20%測試集進(jìn)行劃分，關(guān)鍵代碼如下：
6.構(gòu)建HBA混合蝙蝠優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型
主要使用HBA混合蝙蝠優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法，用于目標(biāo)回歸。
6.1 HBA混合蝙蝠優(yōu)化算法尋找的最優(yōu)參數(shù)???
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)練集測試集損失曲線圖
7.模型評估
7.1 評估指標(biāo)及結(jié)果
評估指標(biāo)主要包括可解釋方差值、平均絕對誤差、均方誤差、R方值等等。
從上表可以看出，R方0.9948，為模型效果良好。
關(guān)鍵代碼如下：
7.2 真實(shí)值與預(yù)測值對比圖
從上圖可以看出真實(shí)值和預(yù)測值波動基本一致，模型擬合效果良好。 ?
8.結(jié)論與展望
綜上所述，本文采用了HBA混合蝙蝠智能優(yōu)化算法尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的最優(yōu)參數(shù)值來構(gòu)建回歸模型，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。
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# 項目說明：
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