Python实现基于GA-LSSVM遗传算法（GA）优化最小二乘向量机的多输入单输出数据回归预测模型的详细项目实例
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在现代科学与工程领域，数据回归预测模型被广泛应用于各类预测任务中，如金融市场预测、工程设计优化、医学诊断以及气候变化预测等。数据回归预测模型的核心目标是通过建立输入与输出之间的数学关系来对未来数据进行预测。传统的回归方法如最小二乘法（
OLS）和支持向量机（
SVM）在多种应用中取得了良好的效果，但它们也存在一定的局限性，特别是在高维复杂数据的处理上。为了克服这些局限性，研究者们不断尝试使用其他优化方法对回归模型进行增强，遗传算法（
GA）与最小二乘支持向量机（
LSSVM
）结合的方式成为了一种热门的优化方案。
遗传算法是一种模拟自然选择过程的全局优化方法，能够有效地搜索解空间并找到全局最优解。它具有较强的全局搜索能力，特别适用于解决复杂的、多峰的、非线性的问题。最小二乘支持向量机（
LSSVM
）则是一种改进版的支持向量机，通过最小化代价函数来提高模型的预 ...