基于隨機(jī)森林與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的藍(lán)莓黑腹果蠅發(fā)生預(yù)測(cè)

基于隨機(jī)森林與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的藍(lán)莓黑腹果蠅發(fā)生預(yù)測(cè)均，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；而LSTM作為一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有1.1藍(lán)莓黑腹果蠅概述藍(lán)莓黑腹果蠅(Drosophilamelanogaster)是一種常見的果蠅品1.2發(fā)生預(yù)測(cè)的重要性放到01之間。這有助于提高模型的收斂速度和泛化能力，我們根據(jù)2.1數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理放到0到1之間，以消除不同特征之間的量綱影響。還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得每個(gè)特征的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1,進(jìn)一步提高了模2.2特征選擇與提取提取過(guò)程中，我們將選定的特征輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中，讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)這率和F1值等評(píng)價(jià)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確(Drosophilamelanogaster)發(fā)生預(yù)測(cè)。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方在本實(shí)驗(yàn)中，我們?cè)O(shè)置n_estimat在模型訓(xùn)練完成后，我們使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分3.2長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型的特征向量。這可以3.2.1LSTM原理與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)征作為輸入序列，將發(fā)生情況作為目標(biāo)序列。通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)LSTM模3.2.2模型訓(xùn)練與評(píng)估共線性問題，我們采用方差膨脹因子(VIF)方法檢測(cè)特征之間的相關(guān)性。如果某個(gè)特征的VIF值大于5,說(shuō)明該特征與其他特征存在較強(qiáng)機(jī)森林結(jié)合，我們可以在保留隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，利用LSTM對(duì)3.3結(jié)合隨機(jī)森林與LSTM的模型設(shè)計(jì)入，我們可以充分利用隨機(jī)森林學(xué)到的知識(shí)，提高LSTM模型對(duì)藍(lán)莓3.3.2模型訓(xùn)練與評(píng)估4.1對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果90,而隨機(jī)森林的平均準(zhǔn)確率僅為70。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)還具有更好的4.2結(jié)合模型的優(yōu)勢(shì)與不足和LSTM各自