改進天鷹優化算法(IAO)見：【智能優化算法】改進的AO算法(IAO)-CSDN博客

支持向量機(SVM)數據分類預測：基于支持向量機(SVM)的數據分類預測-CSDN博客

代碼原理

基于改進天鷹優化算法（IAO）優化支持向量機（SVM）數據分類預測（IAO-SVM），其適應度函數的選擇和基本原理如下：

1. **最大化分類準確率**：在數據分類預測中，適應度函數的選擇旨在使得支持向量機（SVM）在訓練過程中盡可能提高分類準確率。通常使用準確率、精確度、召回率等指標來衡量分類預測的效果。

2. **優化預測精度**：適應度函數的目標是通過IAO算法優化支持向量機的參數，以提高數據分類預測的準確性和模型的穩定性。

基本原理和步驟可以概括如下：

1. **初始化**：初始化支持向量機的核函數、懲罰參數（如C參數）、優化參數等，以及IAO算法的優化參數。

2. **數據預處理**：對輸入數據進行預處理和歸一化，確保數據的穩定性和準確性。

3. **支持向量機訓練**：使用當前的支持向量機參數對數據進行訓練，得到一個初步的分類預測模型。

4. **計算適應度**：根據選擇的適應度函數（如分類準確率），評估分類預測模型在訓練集上的表現。

5. **優化**：利用IAO算法優化支持向量機的參數（如核函數參數、C參數等），以最大化適應度函數的值（即提高分類準確率）。

6. **更新參數**：根據優化結果更新支持向量機的參數。

7. **收斂判斷**：判斷算法是否收斂，若未收斂則返回步驟3或4，直到滿足停止條件為止。

8. **預測**：使用優化后的支持向量機模型進行數據分類預測。

通過以上步驟，IAO算法能夠有效地優化支持向量機在數據分類預測任務中的參數，提高預測準確性并增強模型的泛化能力和穩定性。

代碼效果圖

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