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《项目介绍 Python实现基于BO-Transformer贝叶斯优化算法（BO）优化Transformer 编码器进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）》
本项目提出BO-Transformer框架，通过贝叶斯优化(BO)自动调优Transformer编码器的超参数，实现多特征分类任务的高效预测。主要创新点包括： 模型架构 采用特征即token的范式，将表格数据映射为Transformer可处理的序列 设计多头自注意力机制捕获特征交互 结合贝叶斯优化自动搜索最优超参数组合 技术实现 构建完整数据预处理流水线（缺失值填充、异常值处理） 实现分层交叉验证与早停机制 提供多维度评估指标（F1、AUC等） 集成模型解释性工具（注意力权重分析） 应用价值 在信用风控、医
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152046613
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)
0 人已经参与 已结束
遗传算法（GA）优化的（LSTM）
0人
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
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POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元
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WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机
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GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网
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SCN随机配置网络
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GAM广义加性模型
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CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机
0人
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