蜣螂算法优化LSSVR 代码

很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到蜣螂算法优化LSSVR的代码。但是，可以提供一些关于蜣螂算法和LSSVR的介绍和相关代码。

蜣螂算法是一种群体智能优化算法，其灵感来源于蜣螂的生物行为过程。蜣螂在寻找食物时，会利用自身的感知能力和记忆能力，通过滚动粪球的方式来寻找食物。蜣螂算法模拟了蜣螂的这种行为过程，通过不断地迭代和更新粒子位置，来寻找最优解。

LSSVR（Least Squares Support Vector Regression）是一种基于支持向量机（SVM）的回归算法。它通过最小化误差平方和来训练模型，同时利用核函数将数据映射到高维空间中，从而实现非线性回归。

下面是一个使用Python实现LSSVR的例子：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR

# 生成随机数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 训练模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)

# 输出结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', label='RBF model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()