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麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，简称 SSA）是于 2020 年提出的一种新型群智能优化算法，其灵感主要来源于麻雀的觅食行为以及反捕食行为。
本次使用的数据为 Excel 格式的分类数据集数据。数据集被合理地划分为训练集、验证集和测试集，三者的比例设定为 8：1：1。
在代码结构方面，采用了模块化设计。代码依据功能模块进行了细致划分，清晰地涵盖了数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分。这种模块化的结构显著提升了代码的可读性，同时也使得代码的维护更加便捷。
数据处理流程严谨且清晰。首先对数据实施了标准化处理，其中包括 Zscore 标准化操作。随后，将数据准确划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作有效保障了模型训练的准确性与可靠性。
在模型评估环节，详细计算了训练集、验证集和测试集的准确率，同时记录并输出了模型的运行时长。此外，为了更直观地呈现模型的分类效果，还通过绘制分类情况图和混淆矩阵，对模型的分类性能进行了可视化展示，便于更清晰地了解模型的性能表现以及分类结果。
在结果可视化方面，通过绘制 SSA 寻优过程的收敛曲线、分类情况图以及混淆矩阵，以直观的方式呈现了模型的分类效果，为模型性能的直观分析和比较提供了有力支持。
输出定量结果如下：
训练集ACU：0.98374
验证集ACU：1
测试集ACU：1
运行时长: 4.242
代码有中文介绍。
代码能正常运行时不负责答疑！
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