**基于麻雀搜索算法优化 SVR 回归预测模型在身体脂肪含量数据集的应用**
一、引言
在现实生活中，对于人体健康状态的评估，身体脂肪含量是一个非常重要的指标。如何准确地预测身
体脂肪含量，已经成为众多研究者的关注焦点。支持向量回归（Support Vector Regression，
SVR）是一种常用的回归预测模型，而麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）则是
一种新兴的优化算法。本文旨在探讨如何基于麻雀搜索算法优化 SVR 回归预测模型，以更准确地预测
身体脂肪含量。
二、SVR 回归预测模型
SVR 是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其基本思想是将低维空间中的非线性问题转化为高维
空间中的线性问题。在身体脂肪含量预测中，SVR 模型可以通过训练样本学习到输入与输出之间的非
线性关系，从而对新的样本进行预测。
三、麻雀搜索算法
麻雀搜索算法是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法。其核心思想是通过模拟麻雀之间的竞争与协作，
在解空间中寻找最优解。相较于其他优化算法，麻雀搜索算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。
四、基于麻雀搜索算法优化 SVR 回归预测模型
针对 SVR 回归预测模型，我们可以采用麻雀搜索算法来优化其参数。具体步骤如下：
1. 数据准备：首先收集身体脂肪含量数据集，包括年龄、性别、身高、体重等相关特征数据。
2. 建立 SVR 模型：基于数据集建立 SVR 回归预测模型，设定待优化的参数范围。
3. 应用麻雀搜索算法：运用麻雀搜索算法在 SVR 的参数空间中寻找最优参数组合。麻雀搜索算法
通过模拟麻雀的觅食行为，在参数空间中不断寻找更优的解，直至达到预设的终止条件或找到满
意的解。
4. 模型训练与评估：将通过麻雀搜索算法得到的参数组合代入 SVR 模型进行训练，并利用测试集
对模型进行评估。通过比较不同参数组合下的模型性能，选择最优的参数组合。
5. 预测身体脂肪含量：使用最优参数组合的 SVR 模型对新的样本进行预测，得到身体脂肪含量的
预测值。
五、实验结果与分析
