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
贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。
贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。
贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据、算法等超参数以外的元素。
本项目使用基于贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化简单循环神经网络分类算法来解决分类问题。
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 | 标签 |
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：
从上图可以看到，总共有11个字段。
关键代码：
3.2 缺失值统计
使用Pandas工具的info()方法统计每个特征缺失情况：
从上图可以看到，数据不存在缺失值，总数据量为2000条。
关键代码：
3.3 变量描述性统计分析
通过Pandas工具的describe()方法来来统计变量的平均值、标准差、最大值、最小值、分位数等信息：
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分类柱状图
用Pandas工具的value_counts().plot()方法进行统计绘图，图形化展示如下：
从上面图中可以看到，分类为0和1的样本，数量基本一致。
4.2 y变量类型为1 x1变量分布直方图
通过Matpltlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看出，x1主要集中在-2到2之间。
4.3 相关性分析
通过Pandas工具的corr()方法和seaborn工具的heatmap()方法绘制相关性热力图：
从图中可以看到，正数为正相关，负数为负相关，绝对值越大相关性越强。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
y为标签数据，除 y之外的为特征数据。关键代码如下：
5.2 数据集拆分
数据集集拆分，分为训练集和测试集，80%训练集和20%测试集。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.构建贝叶斯优化器优化SimpleRNN分类模型
主要使用基于贝叶斯优化器优化SimpleRNN分类算法，用于目标分类。
6.1 构建调优模型
| 编号 | 模型名称 | 调优参数 |
| 1 | SimpleRNN分类模型 | units |
| 2 | epochs |
6.2 最优参数展示
寻优的过程信息：
最优参数结果展示：
6.3 最优参数构建模型
| 编号 | 模型名称 | 调优参数 |
| 1 | SimpleRNN分类模型 | units=int(params_best['units']) |
| 2 | epochs=int(params_best['epochs']) |
训练过程信息：
模型的摘要信息：
模型的网络结构信息：
损失曲线图与准确率曲线图展示：
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、召回率、F1分值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| SimpleRNN分类模型 | 准确率 | 0.9750 |
| 查准率 | 0.981 | |
| 召回率 | 0.9718 | |
| F1分值 | 0.9764 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9764，说明此模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 分类报告
SimpleRNN分类模型的分类报告：
从上图可以看到，分类类型为0的F1分值为0.97；分类类型为1的F1分值为0.98；整个模型的准确率为0.97。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有4个样本；实际为1预测不为1的 有6个样本，整体预测准确率良好。
8.结论与展望
综上所述，本项目采用了基于贝叶斯优化器优化简单循环神经网络SimpleRNN分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。