基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出回归预测python代码基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出回归预测python代码 代码包括一个独特的多输入单输出回归预测模型,它结合了支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)方法和长短期记忆(LSTM)神经网络。 此代码不仅提供了从数据预处理到深度学习的全流程实现,而且还包含了详细的结果评估和数据可视化部分,非常适合于复杂回归问题。 全面的特征选择:通过结合SVM和RFE,代码能够有效地从原始数据中选择最有影响力的特征,为后续的神经网络训练打下坚实基础。 防止过拟合:内置Dropou