Python基于TensorFlow实现GRU-Transformer回归模型(GRU-Transformer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获取。

1.项目背景

GRU是循环神经网络(RNN)的一种变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时简化了结构，提高了训练效率。GRU通过引入门控机制来控制信息的遗忘和更新过程，具体包括重置门（reset gate）和更新门（update gate）。

Transformer是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的架构，最初由Vaswani等人在2017年提出，主要用于自然语言处理任务，尤其是机器翻译。它摒弃了传统的循环结构，完全依赖于自注意力机制和位置编码来处理序列数据，这使得它能够并行处理所有位置的信息，极大地加速了训练速度。

结合GRU和Transformer的模型，可以综合两者的优点：GRU擅长处理序列中的长期依赖，而Transformer擅长捕捉全局上下文和并行处理，提高效率。 

本项目通过GRU-Transformer算法来构建GRU-Transformer回归模型。   

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：

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：

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GRU-Transformer回归模型 

主要使用GRU-Transformer算法来构建回归模型，用于目标回归。 

6.1 模型参数信息  

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。

从上表可以看出，R方分值为0.857，说明模型效果良好。 

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GRU-Transformer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良好。此模型可用于日常产品的预测。 

作者：张陈亚