金豺算法(GJO)优化最小二乘支持向量机回归预测，GJO-LSSVM回归预测，多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、M

金豺算法（Golden Jackal Optimization, GJO）是一种优化算法，源自自然界中金豺群体的狩猎行为。在机器学习领域，GJO被用来优化复杂问题的解决方案，例如在本案例中，它被用于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的参数调优。LSSVM是一种广义的支持向量机模型，它通过最小化平方误差来解决回归问题，可以处理非线性关系和高维数据。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，最初设计用于分类问题，但后来扩展到回归任务，成为支持向量回归（SVR）。LSSVM与标准SVM的主要区别在于它采用最小二乘法来求解优化问题，这使得计算过程更加高效，尤其在处理大规模数据集时。 GJO-LSSVM回归预测模型是一种结合了GJO优化算法和LSSVM的回归方法。在模型训练过程中，GJO负责寻找最佳的超参数，这些参数可以显著影响模型的预测性能。通过在超参数空间中进行全局搜索，GJO能够找到最优的模型配置，从而提高LSSVM的预测精度。 评价模型性能的指标有多个，包括R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。R2值越接近1，表明模型拟合度越高；MAE和MAPE是衡量模型预测值与真实值之间差距的指标，数值越小，表示误差越小；MSE和RMSE则是衡量误差平方的平均值，同样，它们的值越小，说明模型的预测效果越好。 提供的文件列表中，`GJO.m`应该是实现GJO算法的核心代码，`initialization.m`可能是初始化参数的函数，`main.m`是主程序，`levy.m`可能涉及到Levy飞行，这是一种常用的全局优化策略。`fitnessfunclssvm.m`是适应度函数，用于评估GJO在优化LSSVM过程中的表现。`使用说明.png`和`.txt`提供了模型的使用指南，而`data.xlsx`包含了训练和测试数据，`LSSVMlabv`可能是LSSVM的工具箱或库文件。 通过这些文件，学习者可以深入理解如何将GJO应用于LSSVM的参数优化，并观察不同评价指标下的模型性能。同时，由于代码质量高，用户可以方便地替换自己的数据进行预测，或者调整算法参数以适应不同的应用需求。对于想要提升机器学习模型性能，特别是关注回归预测问题的人来说，这个模型及其代码具有很高的学习价值。