Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机回归模型(svr算法)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获取。

1.项目背景

灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。缺点：存在着易早熟收敛，面对复杂问题时收敛精度不高，收敛速度不够快。

灰狼群体中有严格的等级制度，一小部分拥有绝对话语权的灰狼带领一群灰狼向猎物前进。灰狼群一般分为4个等级：αβδω（权利从大到小）模拟领导阶层。集体狩猎是灰狼的一种社会行为，社会等级在集体狩猎过程中发挥着重要的作用，捕食的过程在α的带领下完成。主要包括三个步骤：

1. 跟踪和接近猎物
2. 骚扰、追捕和包围猎物，直到它停止移动
3. 攻击猎物

本项目通过GWO灰狼优化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6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 变量y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：

6.构建GWO灰狼优化算法优化支持向量机回归模型

主要使用GWO灰狼优化算法优化SVR算法，用于目标回归。

6.1 GWO灰狼优化算法寻找的最优参数

 每次迭代的过程数据：

通过上图可以看出，每次迭代灰狼的位置数据。

模型准确率曲线图：

通过上图可以看到，迭代3次之后准确率基本趋于平稳。

最优参数：

6.2 最优参数值构建模型

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括可均方误差、均方根误差、R方值等等。

 从上表可以看出，R方的数值为0.999，说明模型的效果较好。

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，说明模型效果较好。

8.结论与展望

综上所述，本文采用了GWO灰狼优化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预测。

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://pan.baidu.com/s/1dW3S1a6KGdUHK90W-lmA4w 
提取码：bcbp