变色龙优化算法优化支持向量机回归预测python代码

以下是使用变色龙算法（Chameleon Algorithm）优化支持向量机（SVM）回预测的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from chameleon import chameleon

# 定义适应度函数（SVM回归预测误差）
def fitness(x, X, y):
    clf = SVR(C=x[0], gamma=x[1])
    clf.fit(X, y)
    y_pred = clf.predict(X)
    return np.mean((y_pred - y) ** 2)

# 定义变量取值范围
bounds = np.array([[0.1, 100], [0.0001, 1]])

# 定义数据集
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 使用变色龙算法优化 SVM 参数
x_opt, f_opt = chameleon(fitness, bounds, X=X, y=y, max_iter=100, pop_size=20)

# 输出优化结果
print('C =', x_opt[0])
print('gamma =', x_opt[1])
print('MSE =', f_opt)

在上述代码中，我们使用了 `sklearn` 中的 `SVR` 类来训练 SVM 模型，并使用模型的预测误差的均方误差（MSE）作为适应度函数。然后，我们将 `fitness()` 函数和变量取值范围传递给 `chameleon()` 函数，进行变色龙算法优化。最终，我们输出了优化得到的 SVM 参数和预测误差的均方误差。

需要注意的是，上述代码中的 `chameleon()` 函数需要使用 `numpy` 库和自定义的 `chameleon.py` 模块，`chameleon.py` 模块可以通过以下方式导入：

from chameleon import chameleon

另外，上述代码中使用的是一个简单的数据集和较小的参数空间，实际应用中需要根据具体问题进行调整。