PSO-LSSVM python例子

PSO-LSSVM（粒子群优化支持向量机）是一种结合了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）和局部搜索支持向量机（Local Search Support Vector Machine，LSSVM）的学习方法。这种混合方法通常用于解决机器学习中的分类和回归问题，通过PSO寻找最优的超参数组合，然后利用LSSVM构建模型。

下面是一个简单的Python例子，演示如何使用`sklearn`库（包含支持向量机SVM）和`pso_lssvm`库（假设存在该库，实际项目中需要安装）来实现PSO-LSSVM：

# 导入所需库
from pso_lssvm import PSOLSSVM
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集（例如鸢尾花数据集）
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建PSO-LSSVM模型
lssvm = PSOLSSVM(kernel='rbf', max_iter=500) # 初始化参数

# 训练模型
lssvm.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = lssvm.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = lssvm.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

# 示例代码结束，你可以根据实际需求调整参数和数据处理部分