基于EHO与BP神经网络分类模型的特征选择方法研究(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 或者私信获取。
1.项目背景
在高维数据分类任务中，冗余和无关特征严重影响模型的准确性与效率，特征选择成为提升分类性能的关键环节。传统方法在处理非线性、高维数据时往往难以找到最优特征子集。本研究提出一种基于大象群优化算法（Elephant Herding Optimization, EHO）与BP神经网络相结合的特征选择方法。EHO算法模拟大象群体的家族聚类与分离行为，具有较强的全局搜索能力和收敛性能。通过EHO优化特征子集，以BP神经网络的分类准确率作为适应度函数，实现最优特征组合的智能筛选。本项目基于Python实现，旨在提高分类模型的精度与稳定性，同时降低计算复杂度，为复杂数据分类任务提供高效、智能的特征选择解决方案。
本项目通过基于EHO与BP神经网络分类模型的特征选择方法研究(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 | 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
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
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.构建特征选择模型
主要通过基于EHO与BP神经网络分类模型的特征选择方法研究(Python实现)。
6.1 寻找最优特征
最优特征值：
6.2 最优特征构建模型
这里通过最优特征构建分类模型。
| 模型名称 | 模型参数 |
| BP神经网络分类模型 | units=32 |
| optimizer =opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) | |
| epochs=50 |
6.3 模型摘要信息
6.4 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 | 0.9450 |
| 查准率 | 0.9326 | |
| 查全率 | 0.9524 | |
| F1分值 | 0.9424 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9424，说明模型效果良好。
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0.95；分类为1的F1分值为0.94。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有13个样本，实际为1预测不为1的 有9个样本，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了通过基于EHO与BP神经网络分类模型的特征选择方法研究(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建模工作。