基于PSO与BP神经网络回归模型的特征选择实战(Python实现)

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

在回归建模任务中，特征质量直接影响模型的预测性能。面对高维数据中存在的冗余与噪声特征，如何有效筛选出对目标变量最具影响力的特征子集，成为提升模型泛化能力的关键。本文基于粒子群优化（PSO）算法与BP神经网络构建回归预测模型，探索一种智能特征选择方法。BP神经网络具有强大的非线性拟合能力，广泛应用于复杂回归问题，但其性能易受无关或冗余特征干扰。PSO算法作为一种高效的群体智能优化方法，能够快速搜索最优特征组合。本项目通过将PSO与BP神经网络结合，在固定网络结构的前提下，利用PSO优化特征子集选择过程，旨在提升回归模型的预测精度与稳定性，为高维数据下的回归分析提供实用解决方案。

本项目通过基于PSO与BP神经网络回归模型的特征选择实战(Python实现)。                

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	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31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：

6.构建特征选择模型    

主要使用通过基于PSO与BP神经网络回归模型的特征选择实战(Python实现)。              

6.1 寻找最优特征  

最优特征：

   

6.2 最优特征构建模型

编号	模型名称	参数
1	BP神经网络回归模型	units=64
2		optimizer=opt
3		epochs=50

6.3 模型摘要信息

6.4 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
BP神经网络回归模型	R方	0.8344
	均方误差	5990.309
	解释方差分	0.8415
	绝对误差	61.7856

从上表可以看出，R方分值为0.8344，说明模型效果良好。     

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，模型效果良好。       

8.结论与展望

综上所述，本文采用了基于PSO与BP神经网络回归模型的特征选择实战(Python实现)，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。