Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络分类模型(优化权重和阈值)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

随着大数据时代的到来，机器学习技术在各个领域得到了广泛的应用。其中，神经网络作为一种强大的非线性模型，在模式识别、自然语言处理、图像识别等方面展现出了卓越的性能。然而，传统的BP（Back Propagation）神经网络存在一些固有的局限性，如容易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题。

为了解决这些问题，近年来研究者们开始探索将优化算法与神经网络相结合的方法，以改善神经网络的学习效率和泛化能力。SSA（Smart Sparrow Algorithm，智能麻雀搜索算法）是一种新兴的群智能优化算法，它模拟了麻雀觅食的行为模式，具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。将SSA应用于优化BP神经网络的权重和阈值，可以提高神经网络的训练效果和分类精度。

本项目旨在结合SSA算法与BP神经网络，通过优化算法自动调整神经网络的参数，以达到更好的分类效果。具体来说，本项目将实现一个基于SSA的BP神经网络分类模型，并通过实验验证其在不同数据集上的有效性。这不仅有助于推动神经网络模型的发展，也为实际应用中的复杂问题提供了一种新的解决方案。

本项目通过Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络分类模型(优化权重和阈值)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SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络分类模型

主要通过SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络分类模型(优化权重和阈值)算法，用于目标分类。  

6.1 寻找最优参数值

最优参数值(部分权重和阈值截图)：

6.2 最优参数构建模型

模型名称	模型参数
BP神经网络分类模型	set_weights(best_weights_reshaped)

6.3 模型摘要信息

6.4 模型网络结构

6.5 模型训练集测试集准确率和损失曲线图

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
BP神经网络分类模型	准确率	0.9025
	查准率	0.8966
	查全率	0.91
	F1分值	0.9032

从上表可以看出，F1分值为0.9032，说明SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络分类模型效果良好。    

关键代码如下：

7.2 分类报告

从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.90；分类为1的F1分值为0.90。   

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有21个样本，实际为1预测不为1的 有18个样本，模型效果良好。  

8.结论与展望

综上所述，本文采用了通过Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络分类模型(优化权重和阈值)算法的最优参数值来构建分类模型，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建模工作。 

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/143589211

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