Python实现基于FA-SVM萤火虫算法(FA)优化支持向量机的多变量输入数据分类预测的详细项目实例
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在当前的大数据时代，数据挖掘和机器学习在许多领域得到了广泛应用，其中分类问题是机器学习中的核心任务之一。支持向量机（
SVM）作为一种强大的分类工具，由于其高效性和准确性，在许多实际应用中得到了广泛的应用。然而，标准的
SVM在处理复杂数据集时，容易面临参数选择和模型优化的问题。萤火虫算法（
FA，Firefly Algorithm
）是一种模拟萤火虫行为的启发式优化算法，以其优秀的全局搜索能力和优化性能被广泛应用于多种优化问题。将
FA算法与SVM结合，能够在保证模型精度的前提下，有效提升分类性能，并优化模型的超参数，从而实现更精准的分类预测。
本项目的目标是实现基于
FA-SVM
的优化算法，以期在处理多变量输入数据时，提升分类效果。
FA算法通过模拟萤火 ...