BO-CNN-LSTM分类预测 | MATLAB实现贝叶斯优化卷积长短期记忆网络多输入分类预测

准备数据：首先，准备用于训练和测试的数据集。确保你有多个输入特征和相应的标签。数据集应该已经进行了适当的预处理和划分为训练集和测试集。
定义模型结构：使用MATLAB的深度学习工具箱，定义BO-CNN-LSTM模型的结构。该模型将包含卷积层、LSTM层和分类层。
定义超参数空间：确定BO-CNN-LSTM模型的超参数空间，例如卷积核大小、卷积层的数量、LSTM层的数量和隐藏单元数量等。为每个超参数设置合适的范围和步长。
定义目标函数：创建一个目标函数，它将使用给定的超参数配置来训练和评估BO-CNN-LSTM模型。目标函数应该包括模型的训练和验证步骤，并返回一个评估指标（如准确率、F1分数等）。
运行贝叶斯优化：使用MATLAB的贝叶斯优化工具箱，运行贝叶斯优化算法来搜索最佳超参数配置。将定义的目标函数作为贝叶斯优化算法的输入，并设置优化的迭代次数或时间限制。
评估最佳模型：根据贝叶斯优化得到的最佳超参数配置，重新训练BO-CNN-LSTM模型，并使用测试集评估其性能。计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标。