Python
实现基于
GWO-LSSVM
灰狼优化算法（
GWO）结合最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行数据分类预测的详细项目实例
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近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，数据分类预测在众多领域发挥着关键作用，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别和智能制造等。最小二乘支持向量机（LSSVM）作为支持向量机的一种改进方法，因其计算效率高、泛化能力强，被广泛应用于分类和回归问题中。然而，LSSVM的性能依赖于超参数的合理设置，尤其是正则化参数和核函数参数，这直接影响模型的预测准确性和稳定性。传统的超参数调优方法如网格搜索和随机搜索存在计算复杂度高、效率低下的问题，难以满足大规模复杂数据处理需求。
灰狼优化算法（GWO）作为一种新颖的群智能优化算法，模拟灰狼社会中的等级结构和协同猎捕策略，展现出较强的全局搜索能力和快速收敛性能。GWO在优化连续和离散问题中表现出色，特别适合对LSSVM超参数的自动寻优，能够有效避免局部最优陷阱并提升模型性能。
本项目将GWO与LSS ...