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

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 算法介绍

说明：算法介绍来源于网络，供参考。

原始SSA更新方式如下：

  Xbest(t)表示当前全局最佳位置,β为服从均值为0，方差为1的正态分布随机数的步长控制参数，K∈[-1,1]表示麻雀运动方向，也是步长控制参数，fi表示当前麻雀的适应度值，fg和 fw表示当前全局最优值和最差值，e为一个常数，是为了避免分母为0。可以看出步长控制参数β和K在平衡全局搜索能力与局部开发能力方面发挥重要作用。

反向学习策略（改善随机生成初始化种群分布不均、种群多样性减少问题）

SSA 采用的是随机生成初始种群，生成的种群分布不均匀，会导致种群多样性减少，种群质量不高，影响算法的收敛速度，因此改进的麻雀搜索算法(ISSA)采用反向学习策略来解决这一问题。利用反向学习策略生成种群的主要思想：首先随机生成初始种群，然后根据初始种群生成其反向种群，从中选择较优的种群作为下一代种群。反向学习策略会选择更靠近的个体作为种群的最初个体，这样每个个体都离最优解更近一步，以便提高种群的所有个体收敛速度。并且反向学习策略还可以通过搜索更多有效区域来提高群体的多样性，增强算法的全局搜索能力。

步长因子动态调整(减少出现局部最优的概率)

    在 SSA 算法中，图1中的步长控制参数 β 和 K在平衡全局搜索能力与局部开发能力方面发挥重要作用，但因为 β 和 K 都为随机数，无法满足算法在解空间的探索，可能导致 SSA 陷入局部最优，于是对步长控制参数 β 和 K 进行优化，较大的控制参数便于全局搜索，较小的控制参数促进局部开发。

    对步长控制参数β和K的改进如下所示：

Levy飞行（提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力）

    将Levy 飞行策略引入式中的麻雀最优位置，因为SSA 会根据当前位置与麻雀最优位置的距离来进行位置更新，改进后的 SSA 大大降低了麻雀陷入局部最优的风险，而且仍然能充分执行局部探索，改进公式如下所示：

 其中，d 为向量维度，Levy 计算公式如下所示：

其中，Г 为伽马函数，β 为常数，r 1 和 r 2 为 0 到 1的随机数。

6.2 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。

6.3 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：

6.4 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。

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/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ 
提取码：thgk