如何在Python中利用遗传算法来优化支持向量回归（SVR）的超参数？请提供详细的步骤和代码示例。

遗传算法是一种强大的优化技术，可以在广泛的搜索空间中有效地寻找全局最优解或近似解。在机器学习中，遗传算法经常被用来优化模型的超参数，以提升模型的性能。特别是当面对支持向量回归（SVR）这样的复杂模型时，合理地设置超参数对于模型的预测精度和泛化能力至关重要。

参考资源链接：[遗传算法与SVR结合的Python实现及其自带数据集](https://wenku.csdn.net/doc/2wcfy1v7a9?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要了解SVR模型的核心超参数，如C、epsilon和kernel等。C参数控制了模型的正规化强度，epsilon定义了损失函数中不考虑的边界，而kernel参数则决定了数据在高维空间中的映射方式。遗传算法通过迭代选择、交叉和变异操作，对这些超参数进行优化。

在Python实现时，你可以使用scikit-learn库中的SVR模型，并结合deap库来实现遗传算法。以下是一个简单的代码示例：

1. 导入所需的库：

from sklearn.svm import SVR
from deap import base, creator, tools, algorithms
import numpy as np

2. 定义遗传算法需要的对象和参数：

creator.create(

参考资源链接：[遗传算法与SVR结合的Python实现及其自带数据集](https://wenku.csdn.net/doc/2wcfy1v7a9?spm=1055.2569.3001.10343)