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获取。
1.项目背景
改进的麻雀搜索优化算法针对麻雀搜索算法(SSA)在求解目标函数最优解时，种群多样性不丰富，易陷于局部最优和多维函数求解精度差等问题，提出改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先，利用反向学习策略初始化种群，增加种群多样性；然后，对步长因子进行动态调整，提高算法的求解精度；最后，对侦查预警的麻雀位置更新公式引入 Levy 飞行,提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力。
本项目通过ISSA改进的麻雀搜索算法优化支持向量机回归模型。
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：
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1000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()方法绘制柱状图：
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%验证集进行划分，关键代码如下：
6.构建ISSA改进的麻雀搜索算法优化支持向量机回归模型
主要使用ISSA改进的麻雀搜索算法优化SVR算法，用于目标回归。
6.1 支持向量机构建模型
通过上表可以看到，未使用改进的麻雀优化算法模型的R方为1.0。由于原始数据质量较好，直接使用支持向量机建模效果也是比较好的，但是我们本项目主要是演示改进的麻雀搜索算法优化支持向量机回归模型。
6.2 ISSA改进的麻雀搜索算法寻找最优参数值
关键代码：
每次迭代的过程数据和最优值：
6.3 最优参数构建模型
这里通过最优参数构建支持向量机回归模型。
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。
从上表可以看出，R方分值为1.0，均方误差和绝对误差有所降低，说明改进的麻雀搜索算法优化的的模型效果较好。
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ISSA改进的麻雀搜索算法寻找支持向量机SVR算法的最优参数值来构建回归模型，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建模工作。
今天的文章 Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战分享到此就结束了，感谢您的阅读。# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下： # 项目说明： # 链接：https://bianchenghao.cn/s/1uGC1weooLAQAYO_m95bfyw # 提取码：nbl7 # 用Pandas工具查看数据 print(data.head()) # 数据缺失值统计 print('') print(data.info()) # 数据描述性统计分析 print('') print(data.describe().round(4)) # 保留4位小数点 import matplotlib.pyplot as plt # y变量分布直方图 fig = plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置画布大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 data_tmp = data['y'] # 过滤出y变量的样本 # 绘制直方图 bins：控制直方图中的区间个数 auto为自动填充个数 color：指定柱子的填充色 plt.hist(data_tmp, bins='auto', color='g') plt.xlabel('y') plt.ylabel('数量') plt.title('y变量分布直方图') plt.show()
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