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，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步。传统的NLP模型，如循环神经网络（RNNs）和长短时记忆网络（LSTMs），虽然在许多任务中表现出色，但在处理长距离依赖关系时存在局限性。此外，这些模型在训练过程中需要按顺序处理输入序列，这限制了并行处理的能力，进而影响了模型训练的速度和效率。
为了解决这些问题，Google的研究人员提出了Transformer模型，这是一种全新的架构，摒弃了循环结构，转而采用自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。
本项目旨在利用TensorFlow框架实现一个基于Transformer架构的分类模型。通过对Transformer模型的学习和实践，我们可以更好地理解自注意力机制的工作原理，并掌握如何利用这种强大的工具来解决实际问题。
通过这个项目，不仅可以提升参与者在深度学习领域的技术水平，还可以帮助他们在实际工作中更好地应对复杂的数据处理和模型训练任务。此外，掌握Transformer模型的应用也为将来开发更高级的语言处理系统奠定了坚实的基础。
本项目使用Python基于TensorFlow实现Transformer分类模型(Transformer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-3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 数据归一化
关键代码如下：
5.4 数据样本增维
数据样本增加维度后的数据形状：
6.构建Transformer分类模型
主要使用基于Transformer分类模型分类算法，用于目标分类。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | Transformer分类模型 | d_model = 10 |
| 2 | num_heads = 20 | |
| 3 | epochs=100 |
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 | ||
| Transformer分类模型 | 准确率 | 0.7875 |
| 查准率 | 0.7137 | |
| 召回率 | 0.9381 | |
| F1分值 | 0.8107 | |
从上表可以看出，F1分值为0.8107，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0.76；分类类型为1的F1分值为0.81；整个模型的准确率为0.79。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有73个样本；实际为1预测不为1的 有12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TensorFlow实现Transformer分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。
# y=1样本x1变量分布直方图
fig = plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置画布大小
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
# 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=834220671533
print('***********************查看训练集的形状**************************')
print(X_train.shape) # 查看训练集的形状
X_test = layers.Lambda(lambda X_test: K.expand_dims(X_test, axis=-1))(X_test) # 增加维度
print('***********************查看测试集的形状**************************')
print(X_test.shape) # 查看测试集的形状
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