Python实现基于SSA-SVR麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机回归数据多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在当今信息时代，数据驱动的决策已成为推动各行业高质量发展的关键手段。多输入单输出（
MISO
）的非线性回归预测在诸如能源管理、金融预测、医疗诊断、工业过程控制等复杂系统中扮演着至关重要的角色。传统回归方法在处理高维、强非线性、多变量耦合的数据时常常力不从心，尤其是在模型的泛化能力与预测精度之间难以平衡。为此，支持向量回归（
SVR）因其出色的结构风险最小化能力、适应高维稀疏样本等优点，成为解决复杂回归问题的重要工具。然而，
SVR对参数选择极为敏感，尤其是惩罚因子
C、核函数参数
γ等超参数对模型性能有直接影响。为了实现对
SVR参数的智能优化，近年来群智能优化算法被广泛应用。
麻雀搜索算法（
Sparrow Search Algorithm
，SSA）作为一种新型群智能算法，因其高效的全局搜索能力与局部开发能力而受到广泛关注。
SSA模拟麻雀在寻找食物过程中 ...