秃鹰搜索算法（BES）优化极限学习机（ELM）的做法，挺适合对精度要求高的预测任务。你可以通过优化 ELM 的权值和阈值，构建一个多输入单输出的拟合预测模型，这样就能提高预测效果。算法的基础原理也不复杂，BES 的优化效果能让 ELM 更加准确。结合 Python 代码示例，操作起来也蛮简单。文中从数据预、模型训练到可视化展示都有详细指导。 如果你有金融数据、天气预测等相关需求，这个模型合适。而且它还了几种图表你更好地评估模型效果。 更棒的是，代码上手容易，可以直接替换数据集进行实验。如果你有数据替换的疑问，作者也会免费指导哦。
