Python实现GO鹅优化算法优化BP神经网络分类模型项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，优化算法在提高模型性能方面发挥着至关重要的作用。特别是在复杂分类任务中，如何有效优化神经网络的权重、阈值等参数成为研究的重点之一。BP（Back Propagation）神经网络作为一种经典的监督学习算法，在处理非线性分类问题时表现出良好的适应性，但其对初始权重敏感且容易陷入局部最优的问题限制了其实际应用效果。

为了解决这一问题，本项目引入了一种新型的群体智能优化算法——GO鹅优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO），用于优化BP神经网络的权重和阈值等参数。GO鹅优化算法模拟灰狼群体的捕猎行为，通过领导者引导、追逐猎物和包围猎物等机制实现全局搜索与局部开发的平衡，具有收敛速度快、鲁棒性强的特点，能够有效避免传统优化方法中的局部最优问题。

总结来说，本项目的背景在于利用GO鹅优化算法改进BP神经网络的优化能力，解决其易陷入局部最优的问题，同时结合具体应用场景，验证优化后模型的实际效果和适用性。这不仅有助于推动优化算法与深度学习技术的融合，也为相关领域的智能化发展提供了新的思路和技术支持。

本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化BP神经网络分类模型项目实战。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y	因变量

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1 y变量柱状图

用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：

4.2 y=1样本x1变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

4.3 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：

6.构建GO鹅优化算法优化BP神经网络分类模型

主要通过Python实现GO鹅优化算法优化BP神经网络分类模型算法，用于目标分类。

6.1 寻找最优参数值

最优参数值：

6.2 最优参数构建模型

这里通过最优参数构建分类模型。

模型名称	模型参数
BP神经网络分类模型	units=best_units
	optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(round(best_learning_rate, 4))
	epochs=best_epochs