可以举个GMO-lssvm的适应度函数例子吗

GMO-lssvm是基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine）模型。在GMO-lssvm中，适应度函数的设计是非常重要的。一个常用的适应度函数是模型的预测误差平方和（Sum of Squared Prediction Errors，SSPE），其计算公式如下：

$SSPE = \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$

其中，$y_i$是实际观测值，$\hat{y}_i$是模型的预测值。SSPE越小，说明模型预测的准确性越高，适应度越好。

另外，GMO-lssvm还可以使用其他的适应度函数，例如经验风险（Empirical Risk），正则化项（Regularization）等。不同的适应度函数会对模型的性能产生不同的影响，因此需要根据具体问题进行选择。