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《Python 实现基于SVM-RFE-BP多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码）》
为了有效地减少特征的冗余，提高回归模型的精度，SVM-RFE（支持向量机-递归特征消除）和BP（误差反向传播）神经网络成为一种强大的组合方法。SVM-RFE是一种基于递归特征消除的特征选择算法，它通过逐步剔除对模型贡献较小的特征，最终保留对预测最重要的特征，从而提升模型的泛化能力。因此，通过将SVM-RFE与BP神经网络结合，可以有效地优化特征选择与模型训练的整体流程，提升预测的准确性和鲁棒性。使用SVM-RFE进行特征选择，递归地从模型中剔除对预测贡献较小的特征，最终保留最重要的特征。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147427335
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贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
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有兄弟，知道这个怎么解决吗
