Python 实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文介绍了如何利用 Python 实现一种结合鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制的综合数据分类预测模型。项目从数据预处理、模型构建、超参数优化、模型训练与评估以及可视化等多个方面进行了详细的说明和代码示例。通过多技术融合，提高了模型的预测能力和泛化能力。 适合人群：从事数据分析、机器学习和深度学习领域的研究人员和工程师，尤其是有一定 Python 编程基础和对神经网络有一定了解的人士。 使用场景及目标：适用于金融预测、医疗诊断、文本分类等多种数据分类任务。主要目标是通过优化模型超参数，提取有效特征，并提升模型对重要特征的关注度，从而提高预测准确性。 其他说明：项目提供了一个用户友好的图形界面，方便用户选择数据文件、输入参数并进行模型训练。未来可以通过引入更多特征选择技术和深入研究模型可解释性来进一步优化模型。