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
GRU是循环神经网络(RNN)的一种变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时简化了结构，提高了训练效率。GRU通过引入门控机制来控制信息的遗忘和更新过程，具体包括重置门（reset gate）和更新门（update gate）。
Transformer是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的架构，最初由Vaswani等人在2017年提出，主要用于自然语言处理任务，尤其是机器翻译。它摒弃了传统的循环结构，完全依赖于自注意力机制和位置编码来处理序列数据，这使得它能够并行处理所有位置的信息，极大地加速了训练速度。
结合GRU和Transformer的模型，可以综合两者的优点：GRU擅长处理序列中的长期依赖，而Transformer擅长捕捉全局上下文和并行处理，提高效率。
本项目通过GRU-Transformer算法来构建GRU-Transformer回归模型。
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 | 因变量 |
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：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
5.3 数据归一化
关键代码如下：
5.4 数据样本增维
数据样本增加维度后的数据形状：
6.构建GRU-Transformer回归模型
主要使用GRU-Transformer算法来构建回归模型，用于目标回归。
6.1 模型参数信息
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | num_heads=4 | |
| 2 | key_dim=10 | |
| 3 | learning_rate=0.001 | |
| 4 | epochs=50 |
6.2 模型摘要信息
6.3 模型网络结构
6.4 模型训练集测试集损失曲线图
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| R方 | 0.857 | |
| 均方误差 | 0.0037 | |
| 解释方差分 | 0.8858 | |
| 绝对误差 | 0.0483 | |
从上表可以看出，R方分值为0.857，说明模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用GRU-Transformer回归算法来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
