Python
实现基于
MISSA-SVM
多策略混合改进的麻雀搜索算法（
MISSA
）优化支持向量机（
SVM）进行数据分类预测的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，海量数据的分类和预测任务在金融、医疗、工业自动化、智能安防等领域发挥着越来越关键的作用。支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习方法，因其良好的泛化能力和理论基础被广泛应用于各类分类问题中。然而，SVM模型的性能在很大程度上依赖于其参数选择，如核函数参数和惩罚因子，这些参数的调优往往复杂且计算量大，容易陷入局部最优，从而影响分类效果。为此，优化算法在SVM参数调优中得到了广泛关注。
麻雀搜索算法（SSA）是一种近年来提出的群智能优化算法，模拟麻雀觅食和警戒行为，具备较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。尽管SSA在参数优化中表现出良好的潜力，但仍存在易陷入局部最优和搜索效率受限等问题。基于此，研究人员提出了多策略混合改进的麻雀搜索算法（MISSA），通过融合多种策略提高算法的搜索多样性和全局探索能力，进一 ...