我想用PSO-SVR做回归模型，输出r2和mae

PSO-SVR是一种基于粒子群优化的支持向量回归模型，可以用于解决回归问题。在使用PSO-SVR进行回归模型训练时，可以考虑使用r2和mae来评估模型的性能。

r2（决定系数）是一种用于度量模型拟合程度的指标，其范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合越好。具体计算公式如下：

$r^2 = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}}$

其中，$SS_{res}$表示残差平方和，$SS_{tot}$表示总平方和。可以使用sklearn库中的r2_score函数来计算r2值。

mae（平均绝对误差）是一种用于度量模型预测误差大小的指标，其值越小表示模型的预测准确度越高。具体计算公式如下：

$MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y_i}|$

其中，$y_i$表示真实值，$\hat{y_i}$表示预测值，n表示样本数量。可以使用sklearn库中的mean_absolute_error函数来计算mae值。

在使用PSO-SVR进行回归模型训练时，可以先使用sklearn进行模型训练和预测，然后再使用上述方法计算r2和mae值。具体代码如下：

from sklearn import svm
from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error
from pyswarm import pso

# 定义目标函数，即SVR模型的训练和预测过程
def svr_objective(x, X, y):
    c, gamma, epsilon = x
    clf = svm.SVR(C=c, gamma=gamma, epsilon=epsilon)
    clf.fit(X, y)
    y_pred = clf.predict(X)
    return mean_absolute_error(y, y_pred)

# 定义PSO-SVR模型的训练函数
def pso_svr_fit(X, y):
    lb = [1, 0.0001, 0.01]  # 定义上下界
    ub = [100, 1, 1]
    xopt, fopt = pso(svr_objective, lb, ub, args=(X, y), maxiter=100)
    c, gamma, epsilon = xopt
    clf = svm.SVR(C=c, gamma=gamma, epsilon=epsilon)
    clf.fit(X, y)
    y_pred = clf.predict(X)
    r2 = r2_score(y, y_pred)
    mae = mean_absolute_error(y, y_pred)
    return clf, r2, mae

# 使用PSO-SVR模型进行训练和预测
X_train, y_train = # 加载训练数据
X_test, y_test = # 加载测试数据
clf, r2, mae = pso_svr_fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
print('r2:', r2_score(y_test, y_pred))
print('mae:', mean_absolute_error(y_test, y_pred))

注意，上述代码中使用了pyswarm库来实现PSO算法的优化过程。如果没有安装该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyswarm