基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出回归预测python代码

代码包括一个独特的多输入单输出回归预测模型，它结合了支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）方法和长短期记忆（LSTM）神经网络。

此代码不仅提供了从数据预处理到深度学习的全流程实现，而且还包含了详细的结果评估和数据可视化部分，非常适合于复杂回归问题。

全面的特征选择：通过结合SVM和RFE，代码能够有效地从原始数据中选择最有影响力的特征，为后续的神经网络训练打下坚实基础。

防止过拟合：内置Dropout层，减少过拟合，增强模型的泛化能力。

自定义学习率：可调节的学习率设置，允许更精细的模型优化控制。

细致的性能评估：包含MSE、MAE和R2等多个评估指标，全面反映模型性能。

直观的结果可视化：提供训练和验证损失曲线、预测与实际值对比图，以及误差分布的直方图，使结果分析直观易懂。

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