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 或者私信獲取。
1.項目背景
在大數據分析與智能建模領域，高維數據廣泛存在于金融預測、環境監測和工業過程控制等場景中。冗余或無關特征不僅增加計算復雜度，還會導致BP神經網絡回歸模型出現過擬合、收斂緩慢和預測精度下降等問題。有效的特征選擇是提升模型性能的關鍵環節。鯨魚果蠅優化算法（Whale Fruit-fly Optimization Algorithm, WFOA）融合了鯨魚優化算法（WOA）的全局探索能力與果蠅優化算法（FOA）的局部開發優勢，具備較強的尋優能力和收斂精度。本研究提出一種基于WFOA的特征選擇方法，用于優化BP神經網絡回歸模型的輸入特征子集，旨在篩選出對輸出變量預測貢獻最大的特征組合，從而構建高效、穩定的回歸模型，提升預測準確性與模型可解釋性。
本項目通過基于WFOA與BP神經網絡回歸模型的特征選擇方法研究(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 | 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11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變量分布直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
4.2 相關性分析
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%測試集進行劃分，關鍵代碼如下：
6.構建特征選擇模型 ???
主要使用通過基于WFOA與BP神經網絡回歸模型的特征選擇方法研究(Python實現)。?????????????????????????????????????
6.1 尋找最優特征??
最優特征：
6.2 最優特征構建模型
| 編號 | 模型名稱 | 參數 |
| 1 | BP神經網絡回歸模型 ??? | units=64 |
| 2 | optimizer=opt | |
| 3 | epochs=50 |
6.3 模型摘要信息??
6.4 模型訓練集測試集損失曲線圖?
7.模型評估
7.1評估指標及結果 ???
評估指標主要包括R方、均方誤差、解釋性方差、絕對誤差等等。
| 模型名稱 | 指標名稱 | 指標值 |
| 測試集 | ||
| BP神經網絡回歸模型 ??? | R方 | 0.9979 |
| 均方誤差 | 76.2438 | |
| 解釋方差分 | 0.9979 | |
| 絕對誤差 | 6.847 | |
從上表可以看出，R方分值為0.9979，說明模型效果良好。 ??????
關鍵代碼如下： ????????????
7.2 真實值與預測值對比圖 ?
從上圖可以看出真實值和預測值波動基本一致，模型效果良好。??????????
8.結論與展望
綜上所述，本文采用了基于WFOA與BP神經網絡回歸模型的特征選擇方法研究(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預測。
