Python基于PyTorch实现循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战_lstm 分类 pytorch

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

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1.项目背景

LSTM网络是目前更加通用的循环神经网络结构，全称为Long Short-Term Memory，翻译成中文叫作“长‘短记忆’”网络。读的时候，“长”后面要稍作停顿，不要读成“长短”记忆网络，因为那样的话，就不知道记忆到底是长还是短。本质上，它还是短记忆网络，只是用某种方法把“短记忆”尽可能延长了一些。

本项目通过基于PyTorch实现循环神经网络分类模型。

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：

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。

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 

 

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.构建循环神经网络分类模型

主要使用LSTM层网络，用于目标分类。

6.1 模型构建

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(召回率)、F1分值等等。

 

通过上表可以看到，模型的准确率为93%,F1分值为0.9271，模型效果良好。

7.2 分类报告

 

从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.93；分类为1的F1分值为0.93。

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20个样本。

8.结论与展望

综上所述，本项目基于PyTorch实现循环神经网络分类模型并对模型进行了评估，最终证明了我们提出的模型效果良好。

# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
# 项目说明：
 
# 链接：https://pan.baidu.com/s/1LufUBs4qm5_Jle_S4OdNoA 
# 提取码：6z55

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