Python基于TensorFlow实现简单循环神经网络回归模型(SimpleRNN回归算法)项目实战
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
Simple RNN是一种基础的循环神经网络，它能够处理序列数据，例如文本、时间序列等。与传统的前馈神经网络不同，Simple RNN在处理序列时会保留之前的信息，通过隐藏状态（hidden state）传递给下一个时间步，从而能够捕捉到序列中的依赖关系。
本项目使用基于基于TensorFlow实现简单循环神经网络回归模型(SimpleRNN回归算法)项目实战解决回归问题。
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变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。
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：
5.3 数据样本增维
为满足循环神经网络模型的数据输入要求，需要增加1个维度。
增加维度维度后的训练集与测试集样本形状：
6.构建SimpleRNN回归模型
主要基于SimpleRNN回归算法，用于目标回归。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 调优参数 |
| 1 | SimpleRNN回归模型 | units=30 |
| 2 | 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
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| SimpleRNN回归模型 | R方 | 0.9537 |
| 均方误差 | 1572.9726 | |
| 可解释方差值 | 0.9561 | |
| 平均绝对误差 | 31.8082 | |
从上表可以看出，R方0.9537，为模型效果较好。
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，模型拟合效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了基于TensorFlow实现简单循环神经网络回归模型(SimpleRNN回归算法)项目实战来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。