蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，简称 DBO）作为一种新兴的群智能优化算法，于 2022 年末被提出，其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。

本次使用的数据为 Excel 格式的分类数据集。该数据集按照 8：1：1 的比例，被合理划分为训练集、验证集和测试集三部分。

在代码结构方面，采用了模块化设计。依据功能模块，代码被清晰地划分成数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等多个部分。这种结构显著提升了代码的可读性与可维护性，方便开发人员进行理解与后续维护。

数据处理流程逻辑清晰且严谨。首先对数据进行了标准化处理，具体运用了 Zscore 标准化方法。之后将数据按照既定比例划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作极大地保障了模型训练的准确性和可靠性，为后续的模型评估和优化奠定了坚实基础。

关于模型评估，在代码中运用了十折交叉验证等科学有效的方法来评估模型性能。通过精确计算训练集、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，全面地衡量了模型的表现。此外，还通过绘制分类情况图和混淆矩阵，对模型的分类效果进行了可视化展示，使得模型的性能和分类结果更加直观易懂，便于研究人员快速了解模型的优劣。

在结果可视化方面，通过绘制 DBO 寻优过程收敛曲线、分类情况图和混淆矩阵，以直观的方式呈现了模型的分类效果。这种可视化手段为模型性能的分析和比较提供了极大的便利，有助于研究人员更深入地了解模型的运行情况，从而做出更准确的评估和改进决策。
输出定量结果如下：

十折验证准确率：0.95122

训练集ACU：0.97561

验证集ACU：1

测试集ACU：1

运行时长:0.257

代码有中文介绍。

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