灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，简称 GWO），是一种群智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalii 等人于 2014 年提出。该算法的设计灵感源自灰狼群体的捕食行为，核心思想是模仿灰狼社会的结构与行为模式。
在本研究中，选用 Excel 股票预测数据，将其按照 8:1:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集。通过利用 GWO 对 LSBooST 进行优化，应用于回归预测，以此提升模型性能。
代码采用模块化结构，依据功能模块清晰划分，包括数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分，这不仅提高了代码的可读性，也增强了其可维护性。在数据处理方面，流程清晰明确，先对数据进行标准化处理，如 Zscore 标准化，再划分为训练集、验证集和测试集，有效保证了模型训练的准确性与可靠性。
为了更直观地呈现模型预测效果，方便用户理解算法及模型性能，采用了结果可视化手段，具体通过绘制 GWO 寻优过程收敛曲线，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来实现。
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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