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分类预测 | Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测
目录
- 分类预测 | Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测
- 分类效果
- 基本描述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果
基本描述
基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测 python代码
1.输入多个特征，输出单个变量，多变量分类预测；
2.data为数据集，excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；
3.命令窗口输出Precision、Recall、F1 Score多指标评价；
4.可视化： 通过使用Matplotlib，代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的对比图和混淆矩阵。
具体实现步骤如下：
基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测是一种结合了支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）和LSTM神经网络的方法。下面是算法的基本步骤：
数据准备：准备包含多个输入特征和一个输出变量的训练数据集。特征选择：使用SVM-LSTM算法对输入特征进行排序和选择。SVM-RFE是一种递归特征消除算法，它通过反复训练支持向量机（SVM）模型，并剔除最不重要的特征，直到达到指定的特征数量或达到某个停止准则。
特征提取：使用SVM-RFE选择的特征作为输入，从训练数据集中提取这些特征。
神经网络构建与训练：构建了一个深度学习模型，用于处理输入数据并输出类别预测。模型的结构可以根据具体问题进行调整和优化，例如，可以调整LSTM层中的神经元数量、添加更多的隐藏层等，以适应不同的任务和数据
预测：使用训练好的LSTM神经网络模型对新的输入特征进行预测。将这些特征输入到训练好的神经网络中，得到对应的输出。
程序设计
- 完整程序和数据私信博主回复Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测。
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
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