哈里斯鹰算法优化的 LSSVM 模型，说白了就是用聪明点的搜索策略帮 LSSVM 找最合适的参数。

里面的 HHO（Harris Hawks Optimization），灵感挺有意思，模拟鹰群狩猎策略，蛮适合这类参数优化场景的。比起手动调参或者网格搜索，效率高不少。

回归预测方面，LSSVM 本身就挺好用的，尤其是对小样本高维数据。但它挑参数，一不小心就跑偏。用 HHO 调一调，预测准头能提升一大截。文章里有详细实现流程，从准备数据、建模到评估，步骤清晰。

代码方面是用 Matlab 写的，结构不复杂。trainlssvm、hho_lssvm.m这些核心函数调用得比较清楚，适合上手快点的项目落地。你要是搞金融建模或者天气预测那类的，这套还蛮合适。

哦对了，还有几个相似资源也不错，比如HHO 算法源码、鹰算法+SVM 预测代码这些，也可以一起看看对比下。

如果你之前接触过 SVM，但一直卡在参数调优这块，真的可以试试这个思路，省时省力。