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Python基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

2年前作者：胖哥真不錯(cuò)分類：Toy博客閱讀(28)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Python基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

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。

Python基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),機(jī)器學(xué)習(xí),python,python,pytorch,cnn,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型,深度學(xué)習(xí)

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1.項(xiàng)目背景

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱為卷積網(wǎng)絡(luò)，與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是它的卷積層內(nèi)的神經(jīng)元只覆蓋輸入特征局部范圍的單元，具有稀疏連接（sparse connectivity）和權(quán)重共享（weight shared）的特點(diǎn)，而且其中的過(guò)濾器可以做到對(duì)圖像關(guān)鍵特征的抽取。因?yàn)檫@一特點(diǎn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別方面能夠給出更好的結(jié)果。

本項(xiàng)目通過(guò)基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(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(lái)源于網(wǎng)絡(luò)(本項(xiàng)目撰寫人整理而成)，數(shù)據(jù)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)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(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：

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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。

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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變量直方圖

用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：

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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

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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：

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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：

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6.構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型

主要使用CNN回歸算法，用于目標(biāo)回歸。

6.1?構(gòu)建模型

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6.2?迭代信息?

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7.模型評(píng)估

7.1 評(píng)估指標(biāo)及結(jié)果

評(píng)估指標(biāo)主要包括可解釋方差值、平均絕對(duì)誤差、均方誤差、R方值等等。

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從上表可以看出，R方0.9813，為模型效果良好。

關(guān)鍵代碼如下：

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7.2 真實(shí)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比圖

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從上圖可以看出真實(shí)值和預(yù)測(cè)值波動(dòng)基本一致，模型擬合效果良好。 ???

8.結(jié)論與展望

綜上所述，本文基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(cè)。

# 本次機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)所需的資料，項(xiàng)目資源如下：
 
# 項(xiàng)目說(shuō)明：

# 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1U-gEMb1voqSA4xPoHlVyLQ 
# 提取碼：6ljl

更多項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，詳見機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)合集列表：

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到了這里，關(guān)于Python基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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