Python实现布谷鸟算法优化支持向量机回归（SVR）
将介绍如何使用布谷鸟算法（CS）优化支持向量机回归算法（SVR）进行预测。我们将利用Python编写代码，并选用自带数据集演示整个过程。以下是具体步骤：
1. 初始化支持向量机回归模型（SVR）
我们首先加载Python库，构建基本的SVR模型。
2. 使用布谷鸟算法优化SVR参数
布谷鸟算法通过模拟自然现象，调整SVR的关键参数，如C、epsilon等，使模型达到最佳性能。
3. 模型训练与预测
在优化后，我们对数据集进行模型训练并验证预测效果。
4. 性能评估
我们通过指标，如均方误差（MSE）或R方值，评价优化后的SVR模型的表现。
通过以上步骤，我们能够在Python环境中高效地完成布谷鸟算法对SVR的优化。
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