本 Matlab 代码聚焦于基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，简称 DBO）的 LSBoost 回归预测。DBO 是一种在 2022 年底新提出的群智能优化算法，其灵感源自蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。
数据来源
数据采用 Excel 格式的股票预测数据。为保证模型的有效性与泛化能力，数据集按 8：1：1 的比例，精心划分为训练集、验证集和测试集。
代码结构
模块化设计：代码依据功能模块划分，清晰涵盖数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分。这一设计极大地提升了代码的可读性与可维护性，便于开发人员理解与修改。
数据处理流程：数据处理流程严谨清晰。首先对数据进行标准化处理，采用 Zscore 标准化方法，确保数据处于统一尺度。随后，将数据精准分为训练集、验证集和测试集，为模型训练的准确性与可靠性奠定坚实基础。
结果展示
通过绘制 DBO 寻优过程的收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，实现结果可视化。这种直观的展示方式，能帮助用户快速理解算法与模型的性能，洞察模型的预测效果。
同时输出多个评价指标：
平均绝对误差（MAE）
平均相对误差（MAPE）
均方误差（MSE）
均方根误差（RMSE）
R方系数（R2）
代码有中文介绍。
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