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
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是一种全局优化方法，特别适用于那些目标函数昂贵、噪声大或者无法导数的黑盒优化场景。在机器学习模型参数调优中，贝叶斯优化能够有效地搜索超参数空间，以找到最优的模型配置。
将贝叶斯优化器应用到极限学习机分类模型（ELMClassifier）上时，概念可以这样理解：
1)超参数空间：极限学习机包含多个可调节的超参数，例如隐藏层节点数量、激活函数类型、正则化参数等。这些参数组合构成了一个高维搜索空间。
2)目标函数：在本场景下，目标函数通常是评估指标，如交叉验证后的准确率、F1分数或AUC值等，用于衡量经过不同超参数配置训练得到的ELMClassifier模型的性能。
3)贝叶斯优化过程：
(1)代理模型：首先构建一个概率模型（通常是一个高斯过程或树回归模型），该模型作为真实目标函数的代理，并根据已采样点更新其对整个搜索空间的预测分布。
(2)acquisition function：基于代理模型计算一个 acquistion function（如期望改善EI, 乌尔曼指数UCB等），它综合考虑了探索（exploration）和开发（exploitation）策略，指导下一个候选超参数的选择。
(3)迭代优化：循环进行采样、计算目标函数值、更新代理模型以及选择下一个要评估的超参数点，直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件为止。
4)最终结果：通过这样的过程，贝叶斯优化器能够智能地探索极限学习机的超参数空间，找到一组能使得ELMClassifier模型性能最优化的超参数设置，从而提高模型在新数据上的泛化能力。
本项目使用基于贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化ELMClassifier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 |
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：
6.构建贝叶斯优化器优化极限学习机分类模型
主要使用基于贝叶斯优化器优化极限学习机分类模型，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 | 极限学习机分类模型 | n_hidden |
| 2 | alpha | |
| 3 | rbf_width |
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 | 极限学习机分类模型 | 'n_hidden': (10.0, 30.0) |
| 2 | 'alpha': (0.3, 0.6) | |
| 3 | 'rbf_width': (0.5, 1.0) |
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 | ||
| 极限学习机分类模型 | 准确率 | 0.9150 |
| 查准率 | 0.9886 | |
| 召回率 | 0.8439 | |
| F1分值 | 0.9105 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9105，说明此模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 分类报告
极限学习机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0.92；分类类型为1的F1分值为0.91；整个模型的准确率为0.92。
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31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ELMClassifier分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。
# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：# 项目说明：# 获取方式一：# 项目实战合集导航：https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2# 获取方式二：链接：https://pan.baidu.com/s/16NJZCZFDZ-4IrK32sh6XPA
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