蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，简称 DBO）是于 2022 年末提出的一种新型群智能优化算法。该算法的灵感主要来源于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。
此次所使用的数据为 Excel 分类数据集数据。数据集按照 8：1：1 的比例，被划分为了训练集、验证集和测试集三个部分。
在代码结构方面，采用了模块化的设计。依据功能模块，将代码清晰地划分成了数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等几个部分。这样的划分方式显著提升了代码的可读性与可维护性，便于后续的理解与修改。
数据处理流程清晰且规范。首先对数据进行了标准化处理，具体运用了 Zscore 标准化方法。随后，将数据科学地划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作有效地保障了模型训练的准确性与可靠性，为后续的模型评估奠定了坚实基础。
在模型评估环节，代码中运用了十折交叉验证等科学的评估方法，对模型的性能进行了全面且深入的评估。不仅精确计算了训练集、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等关键信息。此外，为了更直观地展示模型的分类效果，通过绘制分类情况图和混淆矩阵，将模型的分类情况以可视化的形式呈现出来，方便使用者更加直观地了解模型的性能以及分类结果。
关于结果可视化部分，通过精心绘制 DBO 寻优过程收敛曲线、分类情况图以及混淆矩阵，将模型的分类效果以直观的方式进行展示。这种可视化的展示方式，极大地有助于对模型性能进行直观的分析和比较，为进一步优化模型提供了有力的参考依据。
输出定量结果如下：
十折验证准确率：0.97561
训练集ACU：0.97561
验证集ACU：1
测试集ACU：1
运行时长:1.918
代码有中文介绍。
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