PSO优化SVRpython实现

以下是使用PSO优化SVR的Python实现示例：

导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from pyswarm import pso

定义目标函数，即SVR的平均绝对误差（MAE）：

def svr_mae(x, X, y):
    C = x[0]
    gamma = x[1]
    epsilon = x[2]
    svr = SVR(C=C, gamma=gamma, epsilon=epsilon)
    svr.fit(X, y)
    y_pred = svr.predict(X)
    mae = np.mean(np.abs(y - y_pred))
    return mae

其中，x为优化变量，即SVR的超参数C、gamma和epsilon；X为特征矩阵，y为目标变量向量。

定义优化问题的边界：

lb = [1, 0.0001, 0.0001] # lower bounds of C, gamma, and epsilon
ub = [100, 100, 1] # upper bounds of C, gamma, and epsilon

其中，lb和ub分别为超参数C、gamma和epsilon的下界和上界。

使用PSO求解最优超参数：

xopt, fopt = pso(svr_mae, lb, ub, args=(X, y), swarmsize=100, maxiter=100, omega=0.5, phip=0.5, phig=0.5)

其中，swarmsize为粒子群大小，maxiter为最大迭代次数，omega、phip和phig为惯性权重、个体和全局学习因子。

最终得到的xopt就是最优超参数，fopt为目标函数的最小值（即MAE的最小值）。

完整代码示例：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from pyswarm import pso

# define objective function
def svr_mae(x, X, y):
    C = x[0]
    gamma = x[1]
    epsilon = x[2]
    svr = SVR(C=C, gamma=gamma, epsilon=epsilon)
    svr.fit(X, y)
    y_pred = svr.predict(X)
    mae = np.mean(np.abs(y - y_pred))
    return mae

# define problem bounds
lb = [1, 0.0001, 0.0001] # lower bounds of C, gamma, and epsilon
ub = [100, 100, 1] # upper bounds of C, gamma, and epsilon

# generate random data
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# optimize SVR hyperparameters using PSO
xopt, fopt = pso(svr_mae, lb, ub, args=(X, y), swarmsize=100, maxiter=100, omega=0.5, phip=0.5, phig=0.5)

# print results
print('SVR hyperparameters:', xopt)
print('MAE:', fopt)