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《Python实现基于CPO-LSSVM冠豪猪优化算法（CPO）优化最小二乘支持向量机进行多变量回归预测的详细项目实例》
http://机器学习Python实现基于CPO-LSSVM冠豪猪优化算法（CPO）优化最小二乘支持向量机进行多变量回归预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90869693http://机器学习Python实现基于CPO-LSSVM冠豪猪优化算法（CPO）优化最小二乘支持向量机进行多变量回归预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）资源-CSDN文库
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148405399
该项目注意事项主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
数据来源和质量
0人
对于异常值，可采用插值或平滑方法修正。
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数据标准化和特征工程
0人
对数据进行标准化或归一化，以提高模型训练效
0人
结合网格搜索或随机搜索进行超参数优化
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关键参数，通常需要多次实验进行调优
0人
减少模型复杂度和防止过拟合
0人
提供详细的用户手册，说明 GUI 界面各项功能和操作流程
0人
核心超参数，需通过交叉验证进行调优
0人
系统的用户界面应当简洁易用
0人
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