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
传统BP神经网络的局限性：BP（Back Propagation）神经网络作为一种经典的机器学习方法，在解决非线性回归问题中表现出强大的建模能力。然而，传统BP神经网络在实际应用中存在一些显著的不足之处，例如容易陷入局部最优解、对初始权值和阈值敏感以及收敛速度较慢等问题。这些问题限制了其在复杂数据环境中的应用效果，因此需要引入新的优化方法来改进BP神经网络的性能。
GO鹅优化算法的优势：GO鹅优化算法是一种基于鹅群行为的新型群体智能优化算法，它模拟了鹅群在觅食和迁徙过程中的协作机制，具有较强的全局搜索能力和快速收敛的特点。相比传统的优化算法，GO鹅优化算法能够更有效地避免局部最优解，并通过动态调整个体行为实现探索与开发的平衡。将GO鹅优化算法应用于BP神经网络的权值和阈值初始化，可以显著提升模型的训练效率和预测精度。
项目目标与意义：本项目旨在结合Python编程语言实现GO鹅优化算法优化BP神经网络回归模型，以解决传统BP神经网络存在的问题。通过将GO鹅优化算法与BP神经网络相结合，不仅可以克服BP神经网络的局限性，还能为实际回归问题提供一种高效、可靠的解决方案。项目完成后，我们将验证该模型在实际数据集上的表现，并将其应用于房价预测、股票价格预测等领域，为相关领域的决策提供科学依据和技术支持。
本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化BP神经网络回归模型项目实战。
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 | 因变量 |
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：
6.构建GO鹅优化算法优化BP神经网络回归模型
主要使用通过GO鹅优化算法优化BP神经网络回归模型，用于目标回归。
6.1 GO鹅优化算法寻找最优参数值
最优参数值：
6.2 最优参数构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | BP神经网络回归模型 | units=best_units |
| 2 | optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(best_learning_rate) | |
| 3 | epochs=best_epochs |
6.3 模型摘要信息
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。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| BP神经网络回归模型 | R方 | 1.0 |
| 均方误差 | 0.4479 | |
| 解释方差分 | 1.0 | |
| 绝对误差 | 0.4741 | |
从上表可以看出，R方分值为1.0，说明模型效果较好。
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Python实现GO鹅优化算法优化BP神经网络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较好。此模型可用于日常产品的预测。
