Python
实现基于
SCA-SVM
正弦余弦算法（
SCA）优化支持向量机进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，机器学习在各种领域的应用日益广泛，特别是在多特征分类预测问题中，精准的模型能够显著提升决策效率和准确度。支持向量机（SVM）作为一种经典的监督学习算法，因其在小样本、高维空间下表现优异而被广泛使用。然而，传统的SVM在参数选择和模型调优方面存在一定的局限性，尤其是在多特征数据环境中，参数的选取直接影响模型的泛化能力和预测准确性。
为了克服传统SVM的参数调优难题，优化算法的引入成为提升模型性能的重要途径。正弦余弦算法（SCA）是一种基于数学函数的群体智能优化算法，通过模拟正弦和余弦函数的振荡特性，能够高效搜索参数空间，避免陷入局部最优解，具备较好的全局搜索能力。结合SCA与SVM，可以实现对支持向量机核函数参数和惩罚因子的自动调优，极大提升多特征分类的效果。
多特征分类预测任务通常面临特征维度多样、数据量大、噪声干扰复杂等挑战 ...