說明：這是一個機器學習實戰(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。
1.項目背景
獵人獵物優(yōu)化搜索算法(Hunter–prey optimizer, HPO)是由Naruei& Keynia于2022年提出的一種最新的優(yōu)化搜索算法。受到捕食動物(如獅子、豹子和狼)和獵物(如雄鹿和瞪羚)的行為的啟發(fā)，他們根據(jù)獵人和獵物的位置移動方法設(shè)計了一種新型的搜索方式及自適應度更新的方法。
本項目通過HPO獵人獵物優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的參數(shù)值來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型。
2.數(shù)據(jù)獲取
本次建模數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(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、標準差、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，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：
5.2 數(shù)據(jù)集拆分
通過train_test_split()方法按照80%訓練集、20%測試集進行劃分，關(guān)鍵代碼如下：
6.構(gòu)建HPO獵人獵物優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型
主要使用HPO獵人獵物優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸算法，用于目標回歸。
6.1 HPO獵人獵物優(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)絡結(jié)構(gòu)
?
6.5 最優(yōu)參數(shù)模型訓練集測試集損失曲線圖
7.模型評估
7.1 評估指標及結(jié)果
評估指標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0.9996，為模型效果較好。
關(guān)鍵代碼如下：
?
7.2 真實值與預測值對比圖
?
從上圖可以看出真實值和預測值波動基本一致，模型擬合效果良好。 ?
8.結(jié)論與展望
綜上所述，本文采用了HPO獵人獵物優(yōu)化算法尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸算法的最優(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)品的預測。
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