开普勒优化算法（Kepler Optimization Algorithm，简称 KOA），作为一种元启发式算法，其灵感源自开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时刻的位置与速度，每个行星都代表一个候选解，在优化进程中，这些候选解会相对于当前寻得的最佳解（即 “太阳”）进行随机更新。KOA 借助引入多个行星候选解，实现对搜索空间更为高效的探索与利用。由于不同时间的行星呈现出各异的状态，这一特性有利于达成全局优化。
本次所使用的数据，是 Excel 格式的分类数据集。此数据集按 8：1：1 的比例，划分为训练集、验证集与测试集。
在代码结构方面，采用模块化设计，依据功能模块清晰划分，涵盖数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分，这极大地提升了代码的可读性与可维护性。
数据处理流程条理清晰。首先对数据实施标准化处理，其中包含 Zscore 标准化方法，随后将数据划分成训练集、验证集和测试集，这一系列操作有助于确保模型训练的准确性与可靠性。
关于模型评估，代码运用十折交叉验证等方式对模型性能展开评估，计算出训练集、验证集和测试集的准确率，并输出十折验证准确率以及运行时长。此外，还通过绘制分类情况图与混淆矩阵，将模型的分类效果进行可视化呈现，助力用户更直观地洞悉模型的性能与分类结果。
在结果可视化环节，通过绘制 KOA 寻优过程收敛曲线、分类情况图以及混淆矩阵，直观地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便利。
输出定量结果如下：
十折验证准确率：0.97561
训练集ACU：0.98374
验证集ACU：1
测试集ACU：1
运行时长: 0.568
代码有中文介绍。
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