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《Python实现基于PKO-LSSVM-Adaboost班翠鸟优化算法（PKO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）结合自适应提升算法（AdaBoost）进行多特征分类预测的详细项目实例》
本文介绍了一种基于PKO（班翠鸟优化算法）、LSSVM（最小二乘支持向量机）和Adaboost（自适应提升算法）的多特征分类预测方法。该项目通过智能优化算法自动调整LSSVM参数，结合集成学习提升模型性能，有效解决了高维数据分类中的特征冗余、参数调优和样本不平衡等问题。 项目主要特点包括： 采用PKO算法实现LSSVM参数的全局优化 利用Adaboost集成多个优化后的LSSVM弱分类器 支持高维特征处理和多类别分类任务 包含完整的数据预处理、特征工程和模型评估流程 该方法在医学诊断、金融风控、智能制造等领
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/151689155
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出回归预测(多选)
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遗传算法（GA）优化的（LSTM）
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北方苍鹰算法（NGO）优化双向长短期记忆网络（BiLSTM
0人
PSO-RBF和RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络
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SO-CNN-BiLSTM
0人
POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元
0人
WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机
0人
GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网
0人
SCN随机配置网络
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GAM广义加性模型
0人
CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机
0人
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