SSA-xgboost算法：麻雀搜索优化XGBoost树的个数、最大深度及学习率
调参这活儿就像在游乐场抓娃娃——你永远不知道哪个参数能给你惊喜。今天咱们来点硬核的，用麻
雀搜索算法（SSA）给XGBoost做参数优化，专治各种不服。
先看段灵魂代码：
```python
# 定义参数搜索空间
param_space = {
'n_estimators': (50, 300),
'max_depth': (3, 15),
'learning_rate': (0.01, 0.3)
}
# 麻雀的适应度函数
def fitness(params):
model = xgb.XGBRegressor(
n_estimators=int(params[0]),
max_depth=int(params[1]),
learning_rate=params[2]
)
cv_scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring='neg_mean_abs
olute_error')
return -np.mean(cv_scores)
```
这里有个骚操作：把MAE转成负数让麻雀们比赛谁飞得"更低"。为什么要用整数转换？因为树的数量
和深度必须是整数，咱们得让麻雀在离散空间里找路。
看看SSA的核心迭代逻辑：
```python
for _ in range(max_iter):
# 麻雀的位置更新公式
leader_pos = best_position * np.exp(-_ / (0.3 * max_iter))
