基于CNN-BiLSTM-Attention的回归预测模型！
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前言
本文基于 Kaggle平台—洪水数据集的回归预测（文末附数据集），更新CNN、LSTM、LSTM-Attention、Transformer-BiLSTM、CNN-BiLSTM-Attention等模型的可视化分析！
1 更新介绍（新增可视化代码）
1.1 新增可视化对比
（1）柱状图对比：
（2）雷达图可视化对比：
（3）预测拟合对比：
注意：本次更新可视化模型继续加入基于 Python 的回归预测模型合集中，之前购买的同学请及时更新下载!（性价比极高）
1.2 模型简介
● 数据集：Kaggle平台—洪水数据集
● 环境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行
● 使用对象：入门学习，论文需求者
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
● 配套文件：详细的环境配置安装教程，模型、参数讲解文档
包括完整流程数据代码处理：
回归预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估
全网最低价，入门回归预测最佳教程，高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）一次购买，享受永久免费更新福利！
2 数据预处理
数据集格式为CSV文件，共50000个样本，20个特征，来预测FloodProbability（洪水概率）： 该结果变量基于上述因素预测洪水的可能性，可能表示为0到1之间的概率。
按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集：
3 基于CNN-BiLSTM-Attention的回归模型
3.1 定义CNN-BiLSTM-Attention网络模型
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，mse极低，CNN-BiLSTM-Attention网络效果显著，模型能够充分提取数据的多尺度特征，收敛速度快，性能特别优越，效果明显。
4 模型评估与可视化
4.1 模型评估
4.2 回归预测拟合
5 代码、数据整理如下：
点击下方卡片获取代码！