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网站建设与管理维护说课,北京市建设工程资源交易网,360推广平台登录入口,论述站点的几种推广方式基于深度置信网络(DBN)的数据回归预测 多输入单输出 出图真实值与预测值对比图#xff0c;DBN训练损失图 误差指标包括MAE、ME、RMSE、R2在数据驱动的时代#xff0c;精准的回归预测对于众多领域至关重要。今天咱就来聊聊基于深度置信网络#xff08;DBN#xff09;的多输入…基于深度置信网络(DBN)的数据回归预测 多输入单输出 出图真实值与预测值对比图DBN训练损失图 误差指标包括MAE、ME、RMSE、R2在数据驱动的时代精准的回归预测对于众多领域至关重要。今天咱就来聊聊基于深度置信网络DBN的多输入单输出数据回归预测并且看看如何通过可视化真实值与预测值对比图、DBN训练损失图以及借助误差指标MAE、ME、RMSE、R2来评估模型性能。深度置信网络DBN基础深度置信网络是一种生成式模型由多个受限玻尔兹曼机RBM堆叠而成。它可以通过无监督学习预训练为后续的监督学习提供良好的初始化从而加快收敛速度并提高模型性能。简单理解就像是先让模型自己摸索数据中的一些潜在模式再根据这些经验去完成特定的预测任务。多输入单输出回归预测的实现咱们以Python和相关深度学习库来实现这个预测。假设使用Keras库来搭建DBN模型首先导入必要的库import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense数据准备环节读取数据并划分特征和目标变量这里假设数据存储在一个CSV文件中data pd.read_csv(your_data.csv) X data.drop(target_variable, axis 1) y data[target_variable]接着搭建简单的DBN模型这里只是个示例结构实际要根据数据调整model Sequential() model.add(Dense(64, activationrelu, input_dim X.shape[1])) model.add(Dense(32, activationrelu)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizeradam, lossmse)上述代码中Sequential模型按顺序堆叠各层。第一层输入维度是特征数量这里设置了64个神经元且使用ReLU激活函数。后续层也用ReLU激活最后输出层只有一个神经元因为是单输出回归。编译时使用Adam优化器和均方误差MSE损失函数。训练与评估开始训练模型history model.fit(X, y, epochs 100, batch_size 32, validation_split 0.2)这里训练100个epoch批量大小为32并且拿出20%数据做验证。训练过程中会不断更新模型参数以最小化损失。训练完成后进行预测y_pred model.predict(X)绘制真实值与预测值对比图plt.scatter(y, y_pred) plt.xlabel(True Values) plt.ylabel(Predictions) plt.title(True vs Predicted Values) plt.show()通过这个散点图可以直观看到真实值和预测值的分布情况如果模型表现好点应该大致分布在y x这条直线附近。绘制DBN训练损失图plt.plot(history.history[loss], labelTrain Loss) plt.plot(history.history[val_loss], labelValidation Loss) plt.xlabel(Epochs) plt.ylabel(Loss) plt.legend() plt.show()从这个图能看出训练过程中损失的变化。训练损失和验证损失随着epoch增加而降低理想情况是两者都平稳下降且差距不大要是差距过大可能出现过拟合。计算误差指标from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_absolute_percentage_error, mean_squared_error, r2_score mae mean_absolute_error(y, y_pred) me mean_absolute_percentage_error(y, y_pred) rmse np.sqrt(mean_squared_error(y, y_pred)) r2 r2_score(y, y_pred) print(fMAE: {mae}) print(fME: {me}) print(fRMSE: {rmse}) print(fR2: {r2})MAE衡量预测值与真实值绝对误差的平均值越小越好。ME从百分比角度看误差RMSE基于MSE计算考虑了误差的平方对大误差更敏感。R2评估模型对数据的拟合优度越接近1表示模型拟合效果越好。通过上述一系列操作咱们就完成了基于DBN的多输入单输出数据回归预测并且从多个角度对模型进行了评估和可视化帮助我们更好地理解和优化模型性能。