基于粒子群优化的支持向量回归算法实现

在机器学习领域，支持向量回归（SVR）是一种强大的预测算法，它通过寻找最优化的超平面来进行回归分析。一个名为PSO-SVR.py的Python脚本，该脚本基于粒子群优化（PSO）算法来改进支持向量回归的性能。PSO是一种模拟自然界群体行为的优化算法，通过迭代优化来寻找全局最优解。PSO-SVR.py通过将PSO与SVR相结合，提高了模型的泛化能力和准确性。该脚本不仅简化了SVR的参数调整过程，还有效地解决了高维数据集下SVR训练的问题。