Python基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)项目实战

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。

1.项目背景

随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为处理复杂数据集的关键工具之一。其中，卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 和长短时记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 是两种广泛应用的深度学习模型。CNN 能够有效地捕捉局部特征和空间结构，而 LSTM 则擅长处理序列数据中的长期依赖关系。将这两种模型结合起来，形成 CNN-BiLSTM 架构，可以同时利用它们的优势，以处理包含时空特征的数据集。  

本项目基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)项目实战。      

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。

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

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：

5.3 数据样本增维

数据样本增加维度后的数据形状：

6.构建卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型  

主要使用CNN-BiLSTM分类算法，用于目标分类。   

6.1 构建模型 

6.2 模型摘要信息

6.3 模型网络结构

6.4 模型训练集测试集损失和准确率曲线图 

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。

从上表可以看出，F1分值为0.9976，说明模型效果很好。   

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1.00；分类为1的F1分值为1.00。  

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有0个样本；实际为1预测不为1的 有1个样本，整体预测准确率良好。  

8.结论与展望

综上所述，本文采用了卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类算法来构建分类模型，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预测。  

# 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：
 
# 获取方式一：
 
# 项目实战合集导航：
 
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
 
# 获取方式二：
 
链接：https://pan.baidu.com/s/1NQfA-NyTqCQMKnG-nFmVog 
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