贝叶斯优化LSTM回归预测

贝叶斯优化LSTM回归预测是一种通过贝叶斯优化方法来寻找最优的LSTM模型超参数配置的技术。在时间序列回归预测任务中，LSTM可以用于建模和预测时间序列数据，而贝叶斯优化则可以帮助我们自动地搜索到最佳的超参数配置，使得LSTM模型在预测任务中表现最好。

贝叶斯优化是一种逐步迭代的方法，它首先通过构建一个代理模型（如高斯过程回归）来估计超参数配置和目标指标之间的关系。然后，根据这个代理模型，选择新的超参数配置进行评估并更新代理模型。重复这个过程，直到达到预定的迭代次数或找到满意的超参数配置。

在贝叶斯优化LSTM回归预测中，我们需要定义超参数空间和评估指标。超参数空间包括LSTM的层数、每层的神经元数量、学习率等。评估指标可以是预测误差（如均方根误差）或其他适用于回归任务的指标。