說明：這是一個機器學習實戰項目（附帶數據+代碼+文檔），如需數據+代碼+文檔可以直接到文章最后關注獲取。
1.項目背景
在機器學習建模過程中，特征選擇是提升模型性能、降低計算復雜度的重要環節。尤其在高維數據場景下，冗余或無關特征不僅增加計算開銷，還可能降低模型的泛化能力。本文基于粒子群優化（PSO）算法與BP神經網絡構建分類模型，旨在通過智能優化方法自動篩選出對分類任務最具判別性的特征子集。BP神經網絡具備強大的非線性擬合能力，但其性能易受輸入特征質量影響；而PSO算法作為一種高效的群體智能優化方法，能夠有效搜索最優特征組合。本項目結合兩者優勢，在保證模型結構穩定的前提下，實現高效特征選擇，從而提升分類模型的準確性與可解釋性。
本項目通過基于PSO與BP神經網絡分類模型的特征選擇實戰(Python實現)。???????????
2.數據獲取
本次建模數據來源于網絡(本項目撰寫人整理而成)，數據項統計如下：
| 編號 | 變量名稱 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | x11 | |
| 12 | x12 | |
| 13 | x13 | |
| 14 | x14 | |
| 15 | x15 | |
| 16 | x16 | |
| 17 | x17 | |
| 18 | x18 | |
| 19 | x19 | |
| 20 | x20 | |
| 21 | x21 | |
| 22 | x22 | |
| 23 | x23 | |
| 24 | x24 | |
| 25 | x25 | |
| 26 | x26 | |
| 27 | x27 | |
| 28 | x28 | |
| 29 | x29 | |
| 30 | x30 | |
| 31 | y | 因變量 |
數據詳情如下(部分展示)：
3.數據預處理
3.1?用Pandas工具查看數據
使用Pandas工具的head()方法查看前五行數據：
關鍵代碼：
3.2數據缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看數據信息：
?
從上圖可以看到，總共有31個變量，數據中無缺失值，共2000條數據。
關鍵代碼：
3.3數據描述性統計
通過Pandas工具的describe()方法來查看數據的平均值、標準差、最小值、分位數、最大值。
關鍵代碼如下： ?
4.探索性數據分析
4.1?y變量柱狀圖
用Matplotlib工具的plot()方法繪制柱狀圖：
4.2 y=1樣本x1變量分布直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
4.3 相關性分析
部分數據變量的相關性分析：從上圖中可以看到，數值越大相關性越強，正值是正相關、負值是負相關。
5.特征工程
5.1 建立特征數據和標簽數據
關鍵代碼如下：
5.2?數據集拆分
通過train_test_split()方法按照80%訓練集、20%驗證集進行劃分，關鍵代碼如下：
6.構建特征選擇模型?
主要通過基于PSO與BP神經網絡分類模型的特征選擇實戰(Python實現)。?????????
6.1?尋找最優特征
最優特征值：????
6.2?最優特征構建模型
這里通過最優特征構建分類模型。?
| 模型名稱 | 模型參數 |
| BP神經網絡分類模型???? | units=64 |
| optimizer =opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) | |
| epochs=50 |
6.3?模型摘要信息
6.4?模型訓練集測試集準確率和損失曲線圖
7.模型評估
7.1評估指標及結果?
評估指標主要包括準確率、查準率、查全率、F1分值等等。?
| 模型名稱 | 指標名稱 | 指標值 |
| 測試集 | ||
| BP神經網絡分類模型?? | 準確率 | 0.9475 |
| 查準率 | 0.9436 | |
| 查全率 | 0.9485 | |
| F1分值? | 0.946 | |
從上表可以看出，F1分值為0.946，說明模型效果良好。???????????????
關鍵代碼如下：
7.2?分類報告
從上圖可以看出，分類為0的F1分值為0.95；分類為1的F1分值為0.95。?????
7.3?混淆矩陣
從上圖可以看出，實際為0預測不為0的 有11個樣本，實際為1預測不為1的 有10個樣本，模型效果良好。???
8.結論與展望
綜上所述，本文采用了通過基于PSO與BP神經網絡分類模型的特征選擇實戰(Python實現)，最終證明了我們提出的模型效果良好。此模型可用于日常產品的建模工作。
