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加注意力机制回归模型(CNN-BiLSTM-Attention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

随着大数据时代的到来，对复杂数据结构的理解和预测成为许多领域的重要课题。在这些领域中，无论是视频分析、语音识别还是自然语言处理，都面临着需要处理大量时序数据的问题。传统的机器学习方法往往难以有效地捕捉到数据中的长短期依赖关系，而深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的出现，则极大地提升了我们在处理这类问题上的能力。

CNN擅长提取图像或序列数据的空间特征，而LSTM则能有效地捕捉序列数据的时间依赖性。但是单一的CNN或者LSTM在处理某些特定任务时可能存在局限性，比如在视频动作识别中，不仅要理解每个单独的帧，还要理解帧与帧之间的动态变化；在自然语言处理中，不仅要理解句子中的词汇，还需要理解词汇之间的语义关系。因此，将CNN与BiLSTM（双向LSTM）结合起来，可以更全面地理解输入数据。

此外，注意力机制（Attention Mechanism）的引入进一步增强了模型的能力，使得模型可以关注输入序列中最相关的部分，忽略不相关的细节，从而提升模型的解释能力和泛化能力。

本项目旨在开发一种结合了CNN、BiLSTM以及注意力机制的回归模型，利用TensorFlow框架实现该模型，并针对具体的应用场景（如股票价格预测、天气预报等）进行训练和验证。通过这种集成方法，我们希望解决传统方法难以应对的问题，并提供更为精确的预测结果。。 

本项目通过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加注意力机制回归模型(CNN-BiLSTM-Attention回归算法)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变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

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

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加注意力机制回归模型  

主要使用CNN-BiLSTM-Attention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R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

从上表可以看出，R方分值为0.9678，说明模型效果比较好。 

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，模型效果良好。   

8.结论与展望

综上所述，本文采用了CNN-BiLSTM-Attention回归算法来构建回归模型，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。