一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)

发布网友发布时间：2024-08-19 17:59

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热心网友时间：2024-08-24 23:53

本文详细介绍了深度学习模型构建和预测的全流程，以Python和keras为例。深度学习是机器学习的一种，通过多层神经网络自动提取数据内在规律。流程包括：明确问题和数据选择、特征工程、模型训练和评估，以及结果的解释。

首先，明确问题，如波士顿房价预测，输入特征x（如犯罪率、房价税等）对应输出房价y。数据选择至关重要，要确保样本规模足够大、数据代表性高且时间窗口设定恰当。波士顿房价数据集是示例，包含13个特征和一个标签。

特征工程环节，对数据进行初步处理，包括探索性数据分析（理解数据分布），数值特征无需额外转换，文本数据则可能用独热编码或词向量表示。波士顿数据无需过多清洗，特征生成和选择在此处不做过多处理。

模型训练涉及模型结构（如全连接神经网络）、激活函数、权重初始化、批标准化等。通过调整隐藏层神经元数量、优化算法如Adam，以及正则化策略如dropout，实现模型性能优化。训练时会用验证集监控模型性能，防止过拟合。

模型评估关注训练集和验证集的损失，以及测试集的实际预测效果。此外，解释性分析也很重要，如使用SHAP方法解释模型预测决策过程，确保模型在实际应用中的可解释性和合理性。