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
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。
# 定义训练函数
def train(model, train_loader, criterion, optimizer, device):
model.train() # 设置训练模式
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): # 进行循环
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) # 输入数据、标签数据
optimizer.zero_grad() # 清空过往梯度
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/1dW3S1a6KGdUHK90W-lmA4w
提取码：bcbp
# y=1样本x1变量分布直方图
fig = plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置画布大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
data_tmp = df.loc[df['y'] == 1, 'x1'] # 过滤出y=1的样本
# 绘制直方图 bins：控制直方图中的区间个数 auto为自动填充个数 color：指定柱子的填充色
plt.hist(data_tmp, bins='auto', color='g')
更多项目实战，详见机器学习项目实战合集列表：
机器学习项目实战合集列表_机器学习实战项目_胖哥真不错的博客-CSDN博客
到此这篇关于Python基于PyTorch实现循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战的文章就介绍到这了,更多相关内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/131894957
