Python基于TensorFlow实现简单循环神经网络回归模型(SimpleRNN回归算法)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关注获取。

1.项目背景

Simple RNN是一种基础的循环神经网络，它能够处理序列数据，例如文本、时间序列等。与传统的前馈神经网络不同，Simple RNN在处理序列时会保留之前的信息，通过隐藏状态（hidden state）传递给下一个时间步，从而能够捕捉到序列中的依赖关系。

本项目使用基于基于TensorFlow实现简单循环神经网络回归模型(SimpleRNN回归算法)项目实战解决回归问题。  

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变量直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。

4.2 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

为满足循环神经网络模型的数据输入要求，需要增加1个维度。

增加维度维度后的训练集与测试集样本形状：

6.构建SimpleRNN回归模型

主要基于SimpleRNN回归算法，用于目标回归。 

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

评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。

从上表可以看出，R方0.9537，为模型效果较好。

关键代码如下： 

7.2 真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型拟合效果良好。    

8.结论与展望

综上所述，本文采用了基于TensorFlow实现简单循环神经网络回归模型(SimpleRNN回归算法)项目实战来构建回归模型，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。