基于麻雀搜索算法优化的svm回归预测-附代码

麻雀搜索算法是一种优化算法，它模拟麻雀在寻找食物和避免危险的行为，通过觅食和逃避的循环迭代搜索最优解。这种算法在许多领域都得到了应用，包括机器学习领域中的svm回归预测。

svm回归是一种通过寻找最优超平面来进行回归预测的机器学习算法。通过使用麻雀搜索算法来优化svm回归模型，可以更好地优化模型的性能和预测准确度。

下面是一个使用麻雀搜索算法优化svm回归预测的简单示例代码：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sko.MASO import MASO
from sko.SA import SA
from sko.AFSA import AFSA

# 定义麻雀搜索算法的适应度函数
def svm_fitness(x, y, c, gamma):
    clf = svm.SVR(C=c, kernel='rbf', gamma=gamma)
    clf.fit(x, y)
    scores = cross_val_score(clf, x, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
    return -np.mean(scores)

# 数据集
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 麻雀搜索算法
maso = MASO(svm_fitness, n_dim=2, n=20, max_iter=100, x0=[10, 0.1], ub=[100, 1], lb=[1, 0.01])
c, gamma = maso.run(X, y)

# SVM回归模型
clf = svm.SVR(C=c, kernel='rbf', gamma=gamma)
clf.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X)
mse = np.mean((y_pred-y)**2)
print('MSE:', mse)

代码中使用了MASO算法进行参数寻优，其中n_dim表示参数维度，n表示种群大小，max_iter表示迭代次数，x0, ub, lb分别为初始值、上限和下限。在适应度函数中，定义了svm回归模型和交叉验证指标，返回交叉验证误差的相反数。

运行代码后，我们可以获得最优的C和gamma参数，然后使用这些参数训练SVM回归模型，并进行预测和误差评估。

综上，麻雀搜索算法优化的svm回归预测能够提升模型性能和预测准确度，是一种有效的机器学习算法。