一种全局搜索策略的鲸鱼优化算法GSWOA对SVM的参数c和g做寻优，优化两个最佳参数

一种全局搜索策略的鲸鱼优化算法GSWOA对SVM的参数c和g做寻优，优化两个最佳参数，然后建立多维输入单维输出的预测模型，具体预测效果如下图所示，代码内有注释，直接替换数据就可以使用。

全局搜索策略的鲸鱼优化算法GSWOA对SVM的参数c和g做寻优

在机器学习领域中，支持向量机（SVM）是一种广泛应用的分类方法，但是SVM需要调整参数c和g。这些参数的选择对于SVM的性能和分类准确率至关重要。然而，在实践中，找到最优的参数往往是非常困难的。

为了解决这个问题，本文引入了一种全局搜索策略的鲸鱼优化算法（GSWOA）对SVM的参数c和g做寻优。我们建立了多维输入单维输出的预测模型，通过优化这两个参数，最大化SVM的分类准确率。具体预测效果如下图所示。

鲸鱼优化算法是一种仿生算法，灵感来源于鲸鱼群体的迁徙行为。它模拟了鲸鱼在寻找食物时的行为，利用鲸鱼的振荡行为和相互合作的策略来寻找最优解。

与其他优化算法相比，GSWOA有以下优势：首先，它具有全局搜