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
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）已经成为处理自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的强大工具。CNN 能够有效地提取局部特征，而 RNN 特别擅长处理序列数据，捕捉时间序列中的长期依赖关系。双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）作为一种特殊的 RNN 结构，能够从前向后和从后向前两个方向捕捉序列中的信息，从而更好地理解上下文语境。
然而，构建高效的 CNN-BiLSTM 模型面临着一系列挑战，尤其是超参数的选择。传统的网格搜索或随机搜索方法往往耗时较长，而且不一定能找到最优解。近年来，贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）作为一种高效的全局优化方法，在超参数调优方面表现出了显著的优势。贝叶斯优化利用概率模型（通常是高斯过程）来估计目标函数的分布，并通过优化一个获得函数（Acquisition Function）来指导后续的搜索方向，从而有效地探索和开发搜索空间。
本项目使用Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)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：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 标签 |
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：
从上图可以看到，总共有11个字段。
关键代码：
3.2 缺失值统计
使用Pandas工具的info()方法统计每个特征缺失情况：
从上图可以看到，数据不存在缺失值，总数据量为2000条。
关键代码：
3.3 变量描述性统计分析
通过Pandas工具的describe()方法来来统计变量的平均值、标准差、最大值、最小值、分位数等信息：
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分类柱状图
用Pandas工具的value_counts().plot()方法进行统计绘图，图形化展示如下：
从上面图中可以看到，分类为0和1的样本，数量基本一致。
4.2 y变量类型为1 x1变量分布直方图
通过Matpltlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看出，y=1的数据主要集中在-1到3之间。
4.3 相关性分析
通过Pandas工具的corr()方法和seaborn工具的heatmap()方法绘制相关性热力图：
从图中可以看到，正数为正相关，负数为负相关，绝对值越大相关性越强。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
y为标签数据，除 y之外的为特征数据。关键代码如下：
5.2 数据集拆分
数据集集拆分，分为训练集和测试集，80%训练集和20%测试集。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.构建贝叶斯优化器优化CNN-BiLSTM分类模型
主要使用基于贝叶斯优化器优化CNN-BiLSTM分类算法，用于目标分类。
6.1 构建调优模型
| 编号 | 模型名称 | 调优参数 |
| 1 | CNN-BiLSTM分类模型 | int(units) |
| 2 | round(learning_rate, 4) | |
| 3 | int(epochs) |
6.2 最优参数展示
最优参数结果展示：
6.3 最优参数构建模型
| 编号 | 模型名称 | 调优参数 |
| 1 | CNN-BiLSTM分类模型 | units=int(params_best['units']) |
| 2 | round(params_best['learning_rate'], 4) | |
| 3 | epochs=int(params_best['epochs']) |
6.4 模型摘要信息
6.5 模型网络结构
6.6 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
评估指标主要包括准确率、查准率、召回率、F1分值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| CNN-BiLSTM分类模型 | 准确率 | 0.9600 |
| 查准率 | 0.9622 | |
| 召回率 | 0.9519 | |
| F1分值 | 0.957 | |
从上表可以看出，F1分值为0.957，说明此模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 分类报告
模型的分类报告：
从上图可以看到，分类类型为0的F1分值为0.96；分类类型为1的F1分值为0.96；整个模型的准确率为0.96。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有7个样本；实际为1预测不为1的 有9个样本，整体预测准确率良好。
8.结论与展望
综上所述，本项目采用了基于贝叶斯优化器优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。
# 描述性统计分析
print(df.describe())
print('******************************')
# y变量柱状图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# kind='bar' 绘制柱状图
df['y'].value_counts().plot(kind='bar') # 绘图
plt.xlabel("y变量") # 设置x轴名称
plt.ylabel("数量") # 设置y轴名称
plt.title('y变量柱状图') # 设置标题名称
plt.show() # 展示图片
# 获取方式：
# 项目实战合集导航：
# https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=830679327825
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') # 绘图
plt.xlabel('x1') # 设置x轴名称
plt.ylabel('数量') # 设置y轴名称
plt.title('y=1样本x1变量分布直方图') # 设置标题名称
plt.show() # 展示图片
# 数据的相关性分析
sns.heatmap(df.corr().round(2), cmap="YlGnBu", annot=True) # 绘制热力图
plt.title('相关性分析热力图') # 设置标题名称
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