定义pso-xgboost多分类交叉验证python

下面是一个使用交叉验证来评估粒子群优化算法 (PSO) 优化xgboost模型的多分类问题解决方案的Python代码：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from pso import PSO

然后，我们可以加载数据集：

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

接下来，我们需要定义适应度函数。在这个例子中，适应度函数将会使用传递给它的一组参数来训练xgboost模型，并返回模型的交叉验证准确率。

def fitness_func(params):
    # 将参数转化为字典格式
    param_dict = {
        'objective': 'multi:softmax',
        'num_class': 3,
        'max_depth': int(params[0]),
        'eta': params[1],
        'subsample': params[2],
        'colsample_bytree': params[3]
    }
    
    # 转化数据集格式
    dtrain = xgb.DMatrix(X, label=y)

    # 计算交叉验证准确率
    num_rounds = 100
    cv_results = xgb.cv(param_dict, dtrain, num_rounds, nfold=5, metrics='mlogloss')
    accuracy = 1 - cv_results['test-mlogloss-mean'].iloc[-1]

    return accuracy

在这里，我们将参数作为输入，将其转换为xgboost模型可用的参数格式，并使用这些参数来训练模型。然后，我们使用交叉验证来计算模型的准确率。

接下来，我们需要定义粒子群优化器。我们可以使用 `PSO` 类来定义粒子群优化器，指定参数维度、粒子数、迭代次数等，并调用 `run` 方法开始优化。

pso = PSO(fitness_func, dim=4, swarm_size=20, max_iter=50, lb=[2, 0.01, 0.1, 0.1], ub=[10, 0.3, 0.9, 0.9])

best_params, best_fitness = pso.run()

在这个例子中，我们使用4个参数来训练模型，粒子数为20，迭代次数为50。`lb` 和 `ub` 参数用于指定每个参数的范围。

最后，我们输出最优的模型参数和准确率。

print('最优参数：', best_params)
print('最优准确率：', best_fitness)

这就是使用交叉验证来评估粒子群优化算法 (PSO) 优化xgboost模型的多分类问题解决方案的Python代码。