基于GOA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
在机器学习与数据挖掘领域，高维数据的分类任务面临维度灾难的挑战，冗余和无关特征严重影响分类器的性能与效率。BP神经网络虽具备强大的非线性映射能力，但在高维输入下易出现训练缓慢、过拟合并降低泛化性能。因此，有效的特征选择对构建高性能分类模型至关重要。蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是一种新颖的群智能优化算法，模拟蝗虫群在觅食、迁徙过程中的社会交互行为，具备良好的全局搜索能力和种群多样性。本研究提出一种基于GOA的特征选择方法，利用其优化机制搜索最优特征子集，并与BP神经网络相结合构建分类模型。旨在通过GOA筛选最具判别性的特征，提升分类精度、加快网络收敛速度，为复杂数据分类提供一种高效智能的解决方案，并通过Python实现验证其有效性。
本项目通过基于GOA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GOA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 | 0.9675 |
| 查准率 | 0.9614 | |
| 查全率 | 0.9755 | |
| F1分值 | 0.9684 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9684，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0.97；分类为1的F1分值为0.97。
7.3 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5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GOA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。