贝叶斯优化LSTM分类预测（matlab代码）

数据为Excel分类数据集数据
数据集划分为训练集、验证集、测试集，比例为8:1:1
数据处理: 在数据加载后，对数据进行了划分，包括训练集、验证集和测试集，这有助于评估模型的泛化能力。
数据标准化: 对数据进行了 Zscore 标准化处理，使得数据的均值为 0，标准差为 1，有利于提高模型的收敛速度和性能。
参数设置:代码中设置了贝叶斯迭代次数 BO iter，通过调整这个参数，可以控制贝叶斯优化算法的迭代次数，从而更好地优化模型的超参数。
结果展示: 在算法处理块结束后，展示了模型在训练集、验证集和测试集上的准确率，以及程序的运行时长。这有助于对模型的性能进行评估和比较。
输出的定量结果如下:
训练集正确率:0.99187
验证集正确率:0.9375
测试集正确率:1
运行时长:25.39
代码有详细中文介绍。
代码能正常运行时不负责答疑！

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