Python实现PSO粒子群优化算法优化CNN-Transformer回归模型(优化神经元数量和迭代次数)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
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）等模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。然而，这些模型通常包含大量的超参数需要调整，例如神经元的数量、迭代次数等，这些参数的选择直接影响到模型的性能。
传统的超参数优化方法，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），虽然简单易行，但在高维度的超参数空间中效率低下，且难以找到全局最优解。而粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种启发式搜索算法，因其并行性好、易于实现等优点，在解决优化问题上显示出了较大的潜力。
本项目旨在利用PSO算法来优化CNN-Transformer混合模型中的关键超参数，具体包括但不限于神经元数量和迭代次数。通过这种方式，我们期望能够提高模型的训练效率和预测准确性。此外，通过PSO算法的引入，我们还可以探索不同超参数组合对模型性能的影响，从而为后续研究提供有价值的参考。
综上所述，本项目的实施不仅有助于提升现有模型的性能，同时也为探索更加高效和自动化的机器学习模型训练流程提供了新的思路。
本项目通过Python实现PSO粒子群优化算法优化CNN-Transformer回归模型(优化神经元数量和迭代次数)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变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 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%测试集进行划分，关键代码如下：
5.3 特征样本增维
特征增维后的形状如下：
6.构建PSO粒子群优化算法优化CNN-Transformer回归模型
主要使用通过PSO粒子群优化算法优化CNN-Transformer回归模型，用于目标回归。
6.1 PSO粒子群算法寻找最优参数值
最优参数值：
6.2 最优参数构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | CNN-Transformer回归模型 | units=int(xopt[0]) |
| 2 | epochs=int(xopt[1]) |
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R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| CNN-Transformer回归模型 | R方 | 0.8485 |
| 均方误差 | 6065.8253 | |
| 解释方差分 | 0.8485 | |
| 绝对误差 | 62.8131 | |
从上表可以看出，R方分值为0.8485，说明模型效果比较好。
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，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了PSO粒子群优化算法优化CNN-Transformer回归算法来构建回归模型，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。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/143567588
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