麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，简称 SSA）是于 2020 年提出的一种新兴群智能优化算法，其灵感主要来源于麻雀的觅食行为以及反捕食行为。
本次使用的数据是 Excel 格式的分类数据集数据。数据集被合理划分为训练集、验证集和测试集，三者的比例为 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和可维护性。
数据处理流程具有很高的清晰度。对数据进行了标准化处理，具体采用了 Zscore 标准化方法。同时，将数据准确划分为训练集、验证集和测试集，这一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，代码运用了十折交叉验证等科学方法对模型性能进行评估。不仅计算了训练集、验证集和测试集的准确率，还输出了十折验证准确率以及运行时长。此外，通过绘制分类情况图和混淆矩阵，对模型的分类效果进行了可视化呈现，便于更直观地了解模型的性能表现以及分类结果。
关于结果可视化，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，以直观的方式展示了模型的分类效果，为模型性能的直观分析与比较提供了有力支持。
输出定量结果如下：

十折验证准确率：0.96748

训练集ACU：0.98374

验证集ACU：1

测试集ACU：1

运行时长: 2.128

代码有中文介绍。

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