Python
实现基于
SCSO-SVM
沙猫群优化算法（
SCSO
）结合支持向量机（
SVM）进行多特征分类预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，机器学习和智能优化算法在各行各业中扮演着越来越重要的角色。多特征分类预测作为机器学习中的关键任务，涉及从多维复杂数据中提取有用信息，实现精准分类。支持向量机（SVM）凭借其强大的理论基础和良好的泛化能力，在多特征分类中表现突出。然而，SVM的性能高度依赖于其超参数设置，如惩罚因子和核函数参数。传统的超参数调优方法如网格搜索和随机搜索往往耗时且效率低下，难以应对高维复杂数据环境。
为了提高超参数调优的效率与效果，群智能优化算法逐渐被引入机器学习领域。沙猫群优化算法（SCSO）作为一种新兴的仿生智能算法，通过模拟沙猫在自然环境中利用嗅觉和听觉寻找猎物的行为，实现对搜索空间的高效探索与利用，具备良好的全局搜索能力和跳出局部最优的潜力。将SCSO与SVM结合，利用SCSO高效寻找SVM的最优超参数，能够显著提升分类模型的性能和稳 ...