Python
实现基于
GA-LSSVM
遗传算法（
GA）优化最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着人工智能和大数据技术的迅速发展，各行各业对于高精度回归预测模型的需求日益增长。尤其是在金融预测、能源消耗预测、设备故障预警、生物信息数据建模等需要对复杂多变量系统数据进行准确建模的场景下，传统的回归预测工具逐渐显现出一定的局限性。例如，传统多变量线性回归模型通常假设输入特征之间的关系是线性的，然而现实世界中的问题却往往表现为高度非线性与多维耦合特征。面对如此复杂的系统，提升模型的泛化能力、处理高维数据的能力以及对非线性特征建模的能力，成为回归建模领域亟需突破的重要瓶颈。
最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）作为一种优秀的非线性建模方法，因其在小样本、非线性和高维数据建模中的优越性能，逐步被广泛应用于回归预测领域。LSSVM较之标准SVM在解决回归问题时，将传统 SVM 中的二次规划问题转化为线性方程组求解，大大提升了模型训练效率。然而，LSSVM 依赖于超参数 ...