🚀 在当今的数据科学领域，人工神经网络（ANN）作为机器学习的核心技术之一，其性能优化是至关重要的。遗传算法（GA）作为一种启发式搜索方法，能够有效地解决复杂的优化问题。本文将介绍如何利用Python实现遗传算法来优化人工神经网络的参数，从而提高模型的预测准确性。

💻 首先，我们需要准备数据集并定义神经网络结构。然后，通过遗传算法对神经网络的权重和偏置进行优化。遗传算法的工作原理类似于自然选择过程，它通过选择、交叉和变异等操作不断进化，最终找到最优解。

🔍 实验结果表明，通过遗传算法优化后的神经网络，在多个数据集上的表现均有显著提升。这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还降低了过拟合的风险。

🎯 总之，结合遗传算法与人工神经网络，可以有效提升模型性能，为解决复杂问题提供了新的思路。💪

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