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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获取。 1.项目背景 LSTM网络是目前更加通用的循环神经网络结构,全称为Long Short-Term Memor
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获取。
LSTM网络是目前更加通用的循环神经网络结构,全称为Long Short-Term Memory,翻译成中文叫作“长‘短记忆’”网络。读的时候,“长”后面要稍作停顿,不要读成“长短”记忆网络,因为那样的话,就不知道记忆到底是长还是短。本质上,它还是短记忆网络,只是用某种方法把“短记忆”尽可能延长了一些。
本项目通过基于PyTorch实现循环神经网络回归模型。
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:
数据详情如下(部分展示):
关键代码:
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:
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:
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:
从上图可以看到,y变量主要集中在-400~400之间。
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。
关键代码如下:
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分,关键代码如下:
主要使用LSTM回归算法,用于目标回归。
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
从上表可以看出,R方0.9871,为模型效果良好。
关键代码如下:
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致,模型拟合效果良好。
综上所述,本文基于PyTorch实现循环神经网络回归模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
# 定义训练函数def train(model, train_loader, criterion, optimizer, device): model.train() # 设置训练模式 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): # 进行循环 inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) # 输入数据、标签数据 optimizer.zero_grad() # 清空过往梯度本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下:项目说明:链接:https://pan.baidu.com/s/1dW3S1a6KGdUHK90W-lmA4w 提取码:bcbp# y变量分布直方图fig = plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置画布大小plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题data_tmp = df['y'] # 过滤出y变量的样本# 绘制直方图 bins:控制直方图中的区间个数 auto为自动填充个数 color:指定柱子的填充色plt.hist(data_tmp, bins='auto', color='g')
更多项目实战,详见机器学习项目实战合集列表:
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来源地址:https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/131895715
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本文标题: Python基于PyTorch实现循环神经网络回归模型(LSTM回归算法)项目实战
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/422241.html(转载时请注明来源链接)
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