Python实现GO鹅优化算法优化卷积神经网络CNN分类模型项目实战-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42163563/article/details/146163662

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

在当今大数据时代，图像分类作为计算机视觉领域的重要任务之一，广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、安防监控等多个领域。卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力和分类性能，已成为图像分类任务的主流方法。然而，CNN模型的性能高度依赖于超参数的选择，例如学习率、卷积核大小、网络层数等。传统的超参数优化方法（如网格搜索和随机搜索）效率较低，难以满足复杂任务的需求。因此，探索高效的优化算法以提升CNN模型的性能成为当前研究的重点。

GO鹅优化算法是一种受鹅群迁徙行为启发的新型群体智能优化算法。该算法通过模拟鹅群在迁徙过程中寻找最优路径的行为，能够在复杂优化问题中实现高效的全局搜索。相比传统优化算法，GO鹅优化算法具有以下优势：首先，其较强的全局搜索能力能够有效避免陷入局部最优；其次，算法结构简单且易于实现，适用于多种优化场景；最后，GO鹅优化算法在高维空间中的表现尤为突出，非常适合用于深度学习模型的超参数优化任务。将GO鹅优化算法引入CNN模型的超参数优化过程，可以显著提升模型的训练效率和分类精度。

本项目旨在通过Python实现GO鹅优化算法对卷积神经网络（CNN）分类模型的超参数进行优化，并将其应用于实际的图像分类任务中。具体而言，我们将利用GO鹅优化算法自动调整CNN模型的关键超参数（如学习率、迭代次数等），以达到最佳的分类效果。这一研究成果不仅可以验证GO鹅-CNN组合模型的有效性，还可以为多个领域的图像分类任务提供新的解决方案。例如，在医疗影像分析中，该模型可以帮助医生更准确地识别疾病；在无人驾驶领域，它可以用于实时识别道路标志和障碍物，从而提高行车安全性。

本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化卷积神经网络CNN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：

5.3 数据样本增维

未满足CNN建模的需要，对特征样本进行增加一个维度，增维的关键代码如下：

6.构建GO鹅优化算法优化CNN神经网络分类模型

主要通过Python实现GO鹅优化算法优化CNN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
CNN神经网络分类模型	units=best_units
	optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(round(best_learning_rate, 4))
	epochs=best_epochs