說明：這是一個機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔），如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔可以直接到文章最后關(guān)注獲取。

1.項(xiàng)目背景

在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動世界中，特征選擇作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個關(guān)鍵步驟，對于提升模型性能至關(guān)重要。本項(xiàng)目旨在結(jié)合粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization, PPSO）與反向傳播（Back Propagation, BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)一種有效的特征選擇方法。隨著數(shù)據(jù)維度的增加，如何高效地識別并選擇對模型預(yù)測能力有最大貢獻(xiàn)的特征成為了一個亟待解決的問題。傳統(tǒng)特征選擇方法往往忽略了特征之間的相互作用及其對最終模型性能的影響。通過PPSO算法，我們可以動態(tài)搜索最優(yōu)特征子集，同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力進(jìn)行分類任務(wù)。這種組合不僅能夠提高分類準(zhǔn)確性，還能減少計(jì)算復(fù)雜度，增強(qiáng)模型的泛化能力?；赑ython實(shí)現(xiàn)的這一解決方案，將為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者提供有價值的參考。?

本項(xiàng)目通過基于PPSO與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型的特征選擇實(shí)戰(zhàn)(Python實(shí)現(xiàn))。???????????

2.數(shù)據(jù)獲取

本次建模數(shù)據(jù)來源于網(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：

編號	變量名稱	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	x11
12	x12
13	x13
14	x14
15	x15
16	x16
17	x17
18	x18
19	x19
20	x20
21	x21
22	x22
23	x23
24	x24
25	x25
26	x26
27	x27
28	x28
29	x29
30	x30
31	y	因變量

數(shù)據(jù)詳情如下(部分展示)：

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)：

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31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(jì)

通過Pandas工具的describe()方法來查看數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、分位數(shù)、最大值。

關(guān)鍵代碼如下： ?

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：

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：

4.3 相關(guān)性分析

部分?jǐn)?shù)據(jù)變量的相關(guān)性分析：從上圖中可以看到，數(shù)值越大相關(guān)性越強(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：

5.2?數(shù)據(jù)集拆分

通過train_test_split()方法按照80%訓(xùn)練集、20%驗(yàn)證集進(jìn)行劃分，關(guān)鍵代碼如下：

6.構(gòu)建特征選擇模型?

主要通過基于PPSO與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型的特征選擇實(shí)戰(zhàn)(Python實(shí)現(xiàn))。??????????

6.1?尋找最優(yōu)特征

最優(yōu)特征值：????

6.2?最優(yōu)特征構(gòu)建模型

這里通過最優(yōu)特征構(gòu)建分類模型。?

模型名稱	模型參數(shù)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型????	units=32
	optimizer =opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
	epochs=50

6.3?模型摘要信息

6.4?模型訓(xùn)練集測試集準(zhǔn)確率和損失曲線圖

7.模型評估

7.1評估指標(biāo)及結(jié)果?

評估指標(biāo)主要包括準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率、F1分值等等。?

模型名稱	指標(biāo)名稱	指標(biāo)值
測試集
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型??	準(zhǔn)確率	0.9000
	查準(zhǔn)率	0.8848
	查全率	0.9275
	F1分值?	0.9057

從上表可以看出，F1分值為0.9057，說明模型效果良好。???????????????

關(guān)鍵代碼如下：??

7.2?分類報(bào)告

從上圖可以看出，分類為0的F1分值為0.89；分類為1的F1分值為0.91。?????

7.3?混淆矩陣

從上圖可以看出，實(shí)際為0預(yù)測不為0的 有25個樣本，實(shí)際為1預(yù)測不為1的 有15個樣本，模型效果良好。???

8.結(jié)論與展望

綜上所述，本文采用了通過基于PPSO與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型的特征選擇實(shí)戰(zhàn)(Python實(shí)現(xiàn))，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)品的建模工作。