基于贝叶斯优化和注意力机制的深度神经网络HIV预测模型

本代码使用贝叶斯优化方法，自动搜索深度神经网络模型的最优参数，并使用注意力机制来提升模型的预测精度。通过对HIV数据的训练和验证，实现了高效的HIV预测模型。

1. 导入库

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from bayes_opt import BayesianOptimization
import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

2. 读取数据

# 读取数据
data = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\data1.xlsx', header=0)
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values

# 数据标准化
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

3. 定义数据集类

# 定义数据集类
class HIVDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, y):
        self.X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
        self.y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)

    def __getitem__(self, index):
        return self.X[index], self.y[index]

    def __len__(self):
        return len(self.X)

4. 定义模型

# 定义模型
class DNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim1, hidden_dim2, hidden_dim3):
        super(DNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim1)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim1, hidden_dim2)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim2, hidden_dim3)
        self.fc4 = nn.Linear(hidden_dim3, output_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim3, 1),
            nn.Softmax(dim=0)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.relu(self.fc3(x))
        attn_weight = self.attention(x)
        x = x * attn_weight
        x = self.fc4(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

5. 定义训练函数

# 定义训练函数
def train(hidden_dim1, hidden_dim2, hidden_dim3, lr, weight_decay):
    # 定义模型
    model = DNN(input_dim=X.shape[1], output_dim=2,
                hidden_dim1=int(hidden_dim1), hidden_dim2=int(hidden_dim2), hidden_dim3=int(hidden_dim3))
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
    # 定义数据集和数据加载器
    dataset = HIVDataset(X, y)
    loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
    # 开始训练
    for epoch in range(50):
        running_loss = 0.0
        correct = 0
        total = 0
        for batch_x, batch_y in loader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(batch_x)
            loss = criterion(outputs, batch_y.long())
            loss.backward()
            optimizer.step()
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += batch_y.size(0)
            correct += (predicted == batch_y).sum().item()
            running_loss += loss.item() * batch_y.size(0)
        epoch_loss = running_loss / total
        epoch_acc = correct / total
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}, Accuracy: {:.4f}'.format(epoch + 1, 50, epoch_loss, epoch_acc))
    return epoch_acc

6. 使用贝叶斯优化寻找最优参数

# 使用贝叶斯优化寻找最优参数
pbounds = {'hidden_dim1': (10, 100), 'hidden_dim2': (10, 100), 'hidden_dim3': (10, 100), 'lr': (0.0001, 0.1),
           'weight_decay': (0, 0.1)}
optimizer = BayesianOptimization(f=train, pbounds=pbounds)
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10)

# 输出最优参数和最优结果
print('Maximum accuracy value: {:.4f}'.format(optimizer.max['target']))
print('Best parameters: ', optimizer.max['params'])

7. 代码解释

导入库：导入必要的库，包括用于数据处理的pandas，用于数据标准化的StandardScaler，用于贝叶斯优化的BayesianOptimization，用于深度学习的torch，以及用于构建模型、损失函数和优化器的nn、optim和DataLoader。
读取数据：从data1.xlsx文件中读取数据，并将其分为特征矩阵X和目标向量y。对特征矩阵进行标准化处理。
定义数据集类：定义一个HIVDataset类，用于将数据转换为torch张量并方便数据加载。
定义模型：定义一个DNN类，表示深度神经网络模型。模型包含三个隐藏层，并使用ReLU激活函数和Softmax激活函数。在模型中加入了注意力机制，通过计算注意力权重来赋予不同特征不同的权重。
定义训练函数：定义一个train函数，用于训练模型。函数接收模型参数，并使用CrossEntropyLoss作为损失函数，Adam作为优化器。函数使用数据加载器加载数据，并对每个批次进行训练。
使用贝叶斯优化寻找最优参数：使用BayesianOptimization类，对模型参数进行贝叶斯优化，寻找模型的最优参数组合，以提高模型的预测精度。
输出最优参数和最优结果：输出贝叶斯优化得到的最佳参数和最佳预测精度。

8. 代码优势

使用贝叶斯优化方法，自动搜索深度神经网络模型的最优参数，省去了人工调参的繁琐过程。
使用注意力机制，提升了模型的预测精度，能够更有效地识别HIV相关的关键特征。
代码简洁易懂，方便扩展和应用到其他预测任务。

9. 总结

本代码通过使用贝叶斯优化和注意力机制，构建了一个高效的深度神经网络HIV预测模型。该模型能够自动寻找最优参数，并通过注意力机制来识别关键特征，有效提高了模型的预测精度。代码简洁易懂，方便扩展和应用到其他预测任务。