Python
实现基于
SMA-GPR
黏菌优化算法（
SMA）优化高斯过程回归（
GPR）进行多变量回归预测的详细项目实例
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在现代科学研究和工业应用中，复杂系统的多变量回归预测扮演着极其重要的角色。多变量回归能够揭示输入特征与输出变量之间复杂且非线性的关系，为诸如环境预测、金融风险管理、材料科学、医疗诊断等领域提供可靠的数据驱动模型。随着传感器技术的提升和大数据时代的到来，采集到的高维、多样化数据日益增多，如何从这些数据中有效提取信息并构建精确的回归模型成为了当前的研究热点。
高斯过程回归（GPR）因其非参数、贝叶斯推断的特点，在建模函数不确定性方面表现卓越。它不仅能够提供预测结果，还能给出不确定度估计，这对于风险评估和决策制定极为关键。然而，GPR在多变量高维回归时，核函数的参数优化以及模型的泛化能力成为制约其性能的瓶颈。传统的优化方法如梯度下降在高维参数空间中容易陷入局部极小值，且计算开销大，限制了GPR在实际复杂场景中的应用。
黏菌算法（Slime Mold Al ...