基于贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）进行数据分类预测的Python 项目设计示例（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文档介绍了如何使用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization, BO)对卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)进行超参数优化，从而提高数据分类预测性能。项目主要步骤包括数据准备、模型构建、贝叶斯优化、模型评估、可视化结果和GUI设计。文档详细提供了各个步骤的具体代码和操作方法。 适合人群：对机器学习特别是深度学习感兴趣的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于图像分类、自动驾驶、医疗图像分析、安全监控等领域，目的是提高模型的分类准确性和用户体验。 其他说明：文档不仅介绍了技术实现细节，还讨论了可能的改进方向，包括适应更多类型的数据集、引入数据增强技术和集成学习策略。注意考虑数据集的平衡性和防止过拟合。