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
近年来，深度学习技术迅速发展，其在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域展现出了强大的能力。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）以其在处理二维数据（如图像）方面的优势而闻名，而变换器（Transformers）则因其在处理序列数据方面的卓越表现而受到广泛欢迎。这两种模型的结合——CNN-Transformer架构，为处理复杂的数据模式提供了一种新的解决方案。
在实际应用中，很多任务都需要同时处理融合数据信息，比如社交媒体分析、多模态情感分析、图像描述生成等。传统的单一模型可能无法有效捕捉到不同模态之间的复杂关系。因此，开发一种能够综合处理多种类型数据的模型变得尤为重要。
本项目致力于构建一个基于TensorFlow框架的CNN-Transformer回归模型，用于解决特定的回归任务。该模型将结合CNN的强大局部特征提取能力和Transformer的强大序列建模能力，以期达到比单独使用CNN或Transformer更好的效果。
本项目不仅是一次理论上的探索，更是一次实际操作的机会。通过该项目的实践，参与者可以深入了解深度学习模型的工作原理，并掌握如何利用现代深度学习框架（如TensorFlow）来实现复杂的模型架构。此外，项目的完成还将为后续研究提供一个可靠的基准模型，并为相关领域的研究者和从业者提供有价值的参考资料。
通过上述背景介绍，我们可以看到，该项目不仅具有重要的理论价值，还具有广泛的应用前景。它将推动深度学习技术在实际问题解决中的进一步应用和发展。
本项目通过Python基于TensorFlow实现CNN-Transformer回归模型项目实战。
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 数据样本增维
数据样本增加维度后的数据形状：
6.构建CNN-Transformer回归模型
主要使用CNN-Transformer回归算法，用于目标回归。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | CNN-Transformer回归模型 | d_model = 10 |
| 2 | num_heads = 20 | |
| 3 | epochs=100 |
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 | ||
| CNN-Transformer回归模型 | R方 | 0.8092 |
| 均方误差 | 8503.5083 | |
| 解释方差分 | 0.8101 | |
| 绝对误差 | 73.5628 | |
从上表可以看出，R方分值为0.8092，说明模型效果比较好。
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，本文采用了CNN-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。