基于MATLAB的GA遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测方法应用
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 或者私信获取。
1.项目背景
随着大数据时代的快速发展，高效、精准的数据分类预测方法在工程控制、金融分析、医疗诊断等领域发挥着越来越重要的作用。反向传播（BP）神经网络因其强大的非线性拟合能力被广泛应用于分类与预测任务，但其性能易受初始参数设置影响，且存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为克服上述缺陷，本项目基于MATLAB平台，采用遗传算法（GA）对BP神经网络的结构和训练过程进行优化。具体而言，利用GA全局搜索能力优化BP网络的神经元数量和训练迭代次数，从而提升模型泛化能力和预测精度。该方法不仅增强了BP神经网络的自适应性和稳定性，也为复杂数据分类问题提供了更加高效、智能的解决方案，具有良好的实际应用价值。
本项目实现了基于MATLAB的GA遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测方法应用。
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 查看数据
使用head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看与描述统计
使用summary()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：
4.探索性数据分析
4.1 因变量柱状图
用bar()方法绘制柱状图：
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用histogram()方法绘制直方图：
4.3 相关性分析
数据变量的相关性分析：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
按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：
6.构建GA遗传算法优化BP神经网络分类模型
主要实现了基于MATLAB的GA遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测方法应用。
6.1 适应度曲线图
6.2 最优参数值
最优参数值如下：
关键代码如下：
6.3 最优参数构建模型
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 | hiddenLayerSize = hiddenLayerSize_final |
| net.trainParam.epochs = final_iterations | |
| net.trainFcn = 'trainscg' |
6.4 模型网络结构
6.5 模型训练集验证集损失曲线图
6.6 模型训练混淆矩阵
6.7 模型训练受试者工作特征
6.8 模型训练状态
6.9 模型训练性能
6.10 模型训练误差直方图
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 | 0.9775 |
| 查准率 | 0.9612 | |
| 查全率 | 0.9950 | |
| F1分值 | 0.9778 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9778，说明模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有8个样本，实际为1预测不为1的 有1个样本，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本项目实现了基于MATLAB的GA遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测方法应用，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。