Python实现GO鹅优化算法优化支持向量机SVM回归模型项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。
1.项目背景
在当今数据驱动的世界中，机器学习技术被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、交通和制造业等。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的监督学习方法，在分类和回归任务中都表现出色。特别是在处理高维空间中的非线性问题时，SVM通过核技巧（Kernel Trick）将输入空间映射到更高维度的空间，从而能够更有效地找到最优解。然而，SVM模型的效果高度依赖于其参数的选择，例如惩罚系数C、gamma及其参数等。传统的参数调整方法如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），虽然可以找到局部最优解，但在面对大规模数据集或复杂参数空间时效率较低，且容易陷入局部最优。
为了克服这些挑战，近年来元启发式优化算法逐渐成为研究热点。这类算法通过模拟自然界中的生物行为或物理现象来解决复杂的优化问题。其中，GO鹅优化算法（Goose Optimization Algorithm, GO）是一种新兴的基于群体智能的优化算法，它模仿了鹅群在寻找食物过程中的集体行为模式。该算法通过个体之间的合作与竞争机制，有效地探索和开发搜索空间，以期找到全局最优解或接近全局最优解的参数组合。相比于其他优化算法，GO算法具有较强的全局搜索能力、快速收敛的特点，并且易于实现和应用。
本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化支持向量机SVM回归模型项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
5.3 数据归一化
数据归一化关键代码如下：
6.构建GO鹅优化算法优化SVM回归模型
主要使用通过GO鹅优化算法优化支持向量机SVM回归模型，用于目标回归。
6.1 GO鹅优化算法寻找最优参数值
最优参数值：
6.2 最优参数构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | SVM回归模型 | C=best_C |
| 2 | gamma=best_gamma | |
| 3 | epsilon=best_epsilon |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| SVM回归模型 | R方 | 0.98 |
| 均方误差 | 0.0004 | |
| 解释方差分 | 0.9871 | |
| 绝对误差 | 0.017 | |
从上表可以看出，R方分值为0.98，说明模型效果比较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了Python实现GO鹅优化算法优化支持向量机SVM回归算法来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。