给我一份excel数据集的GA优化SVR预测的有对比图的代码

好的，以下是一份Python代码示例，可以使用GA优化SVR预测Excel数据集并生成对比图：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
from pyeasyga import pyeasyga

# 读入Excel数据集
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 特征数据标准化
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 定义SVR模型
def svr_fitness(solution, data):
    # 从GA解中获取参数并训练SVR模型
    C = solution[0]
    epsilon = solution[1]
    gamma = solution[2]
    svr = SVR(C=C, epsilon=epsilon, gamma=gamma)
    svr.fit(data['X_train'], data['y_train'])
    # 预测测试集并计算MSE
    y_pred = svr.predict(data['X_test'])
    mse = mean_squared_error(data['y_test'], y_pred)
    # 返回适应度值
    return 1 / (mse + 1e-6)

# 初始化GA
ga = pyeasyga.GeneticAlgorithm(data=X_train, 
                               fitness_func=svr_fitness, 
                               maximise_fitness=True, 
                               population_size=50, 
                               generations=10)

# 运行GA
ga.run()

# 从最优解中获取参数
C = ga.best_individual()[0]
epsilon = ga.best_individual()[1]
gamma = ga.best_individual()[2]

# 训练最优参数下的SVR模型
svr = SVR(C=C, epsilon=epsilon, gamma=gamma)
svr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测并绘制对比图
y_pred_svr = svr.predict(X_test)

plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred_svr, label='SVR')
plt.legend()
plt.show()

这份代码使用了pyeasyga库来实现GA算法，使用sklearn库中的SVR模型进行预测，并使用matplotlib库绘制对比图。在运行代码之前，需要将Excel数据集保存为名为"data.xlsx"的文件并放在与代码同一目录下。在代码运行后，会输出GA算法的运行过程和最优解所对应的SVR模型的预测结果对比图。