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《Python 实现结合贝叶斯优化的多层感知机（BO-MLP）用于多特征分类预测》
模型的超参数，以实现多特征分类预测。贝叶斯优化是一种有效的超参数调优方法，通过构建代理模型来预测目标函数，动态调整超参数选择。这段代码涵盖了从数据生成、模型构建、超参数调优到模型训练和评估的全过程，希望对您有所帮助！）的超参数，以提高多特征分类预测的准确率。：贝叶斯优化过程可能需要较长时间，根据模型的复杂性和数据集大小调整超参数调优的迭代次数。：本项目使用贝叶斯优化优化了多层感知机（使用找到的最佳超参数训练最终模型。以上是使用贝叶斯优化的多层感知机（使用贝叶斯优化的多层感知机（使用贝叶斯优化调整超参数。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143827093
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