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Python基于PyTorch實現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型(LSTM分類算法)項目實戰(zhàn)

2年前作者：胖哥真不錯分類：Toy博客閱讀(26)違法舉報

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說明：這是一個機器學(xué)習(xí)實戰(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

LSTM網(wǎng)絡(luò)是目前更加通用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，全稱為Long?Short-Term?Memory，翻譯成中文叫作“長‘短記憶’”網(wǎng)絡(luò)。讀的時候，“長”后面要稍作停頓，不要讀成“長短”記憶網(wǎng)絡(luò)，因為那樣的話，就不知道記憶到底是長還是短。本質(zhì)上，它還是短記憶網(wǎng)絡(luò)，只是用某種方法把“短記憶”盡可能延長了一些。

本項目通過基于PyTorch實現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型。

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：

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數(shù)據(jù)詳情如下(部分展示)：

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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)：

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關(guān)鍵代碼：

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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：

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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)。

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、標準差、最小值、分位數(shù)、最大值。

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關(guān)鍵代碼如下：

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4.探索性數(shù)據(jù)分析

4.1?y變量柱狀圖

用Matplotlib工具的plot()方法繪制柱狀圖：

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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：

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4.3 相關(guān)性分析?

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從上圖中可以看到，數(shù)值越大相關(guān)性越強，正值是正相關(guān)、負值是負相關(guān)。

5.特征工程

5.1 建立特征數(shù)據(jù)和標簽數(shù)據(jù)

關(guān)鍵代碼如下：

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5.2 數(shù)據(jù)集拆分

通過train_test_split()方法按照80%訓(xùn)練集、20%測試集進行劃分，關(guān)鍵代碼如下：

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6.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型

主要使用LSTM層網(wǎng)絡(luò)，用于目標分類。

6.1?模型構(gòu)建

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7. 模型評估

7.1 評估指標及結(jié)果

評估指標主要包括準確率、查準率、查全率(召回率)、F1分值等等。

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通過上表可以看到，模型的準確率為93%,F1分值為0.9271，模型效果良好。

7.2 分類報告

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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0.93。

7.3 混淆矩陣

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從上圖可以看出，實際為0預(yù)測不為0的有8個樣本；實際為1?預(yù)測不為1的，?有20個樣本。

8.結(jié)論與展望

綜上所述，本項目基于PyTorch實現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型并對模型進行了評估，最終證明了我們提出的模型效果良好。

# 本次機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)所需的資料，項目資源如下：
 
# 項目說明：

# 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1LufUBs4qm5_Jle_S4OdNoA 
# 提取碼：6z55

?更多項目實戰(zhàn)，詳見機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)合集列表：

機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)合集列表_機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目_胖哥真不錯的博客-CSDN博客文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-603853.html

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