SDXX+multiple optimize.zip

设计思路：使用随机搜索来寻找最佳超参数组合，并且使用集成学习和数据增强来增强模型的性能。 首先，我们将使用随机搜索来搜索多种不同的神经网络结构和超参数组合，包括隐藏层大小、学习率和正则化参数。然后，我们将使用集成学习方法（如随机森林或梯度提升树）来组合多个神经网络模型的预测结果，以获得更稳健的性能。最后，我们将使用数据增强技术来增加训练数据的多样性，以提高模型的泛化能力。 使用了多种优化算法，包括随机搜索、集成学习和数据增强，以提高预测精度。