基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化支持向量机（Support Vector Machine, SVM）用于回归预测是一个常见的任务。在这个任务中，我们使用GA来寻找SVM的最佳超参数配置，以最大化回归性能指标，例如R²分数或均方根误差（RMSE）。

下面是一个基本的步骤指南：

步骤 1: 数据准备

准备你的数据集，确保它包含多个输入特征和一个单一的目标变量。确保数据已经进行了适当的预处理，如标准化或归一化。

步骤 2: 定义适应度函数

定义一个适应度函数，它将用来评估SVM模型的性能。这个函数应该接受SVM的超参数作为输入，并返回回归性能指标，如R²分数或RMSE。

步骤 3: 初始化种群

使用GA初始化一个种群，每个个体代表SVM的一个超参数组合。超参数可以包括核函数类型、正则化参数C、核函数的参数等。

步骤 4: 评估种群

对于每个个体（超参数组合），使用适应度函数评估其性能。

步骤 5: 选择操作

通过选择操作（如轮盘赌选择或锦标赛选择）选择适应度较高的个体，以便进行繁殖。

步骤 6: 交叉操作

对选定的个体进行交叉操作，生成新的个体。在SVM的情况下，可以考虑对超参数进行交叉操作。

步骤 7: 变异操作

对生成的新个体进行变异操作，以保持种群的多样性。

步骤 8: 重复迭代

重复步骤4到步骤7，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或达到期望的适应度阈值）。

步骤 9: 最优解提取

从最终种群中选择适应度最高的个体作为最佳超参数配置。

步骤 10: 构建最佳模型

使用最佳超参数配置训练一个新的SVM模型，并使用整个训练集进行训练。

步骤 11: 测试模型

使用测试集评估最佳模型的性能，并计算回归性能指标。

步骤 12: 结果分析

分析最佳模型的性能，并根据需要进行进一步的调整或优化。

结果如下

代码获取方式如下：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Ulp5s