用粒子群优化高斯过程回归预测python代码
时间: 2023-09-04 12:08:19 浏览: 37
当然可以,以下是一个简单的粒子群优化高斯过程回归预测的Python代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from pyswarms.single.global_best import GlobalBestPSO
# 准备数据
X_train = np.random.rand(100, 1)
y_train = np.sin(2 * np.pi * X_train) + np.random.randn(100, 1) * 0.1
X_test = np.linspace(0, 1, 100).reshape(-1, 1)
# 定义适应度函数
def fitness(x, X, y):
kernel = x[:3]
noise = x[3]
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, alpha=noise)
gp.fit(X, y)
y_pred, std = gp.predict(X_test, return_std=True)
return mean_squared_error(y_pred, np.sin(2 * np.pi * X_test))
# 定义粒子群优化函数
def pso():
options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9}
bounds = ([1e-5, 1e-5, 1e-5, 1e-5], [1, 1, 1, 1])
optimizer = GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=4, options=options, bounds=bounds)
best_cost, best_pos = optimizer.optimize(fitness, 100, X=X_train, y=y_train)
return best_cost, best_pos
# 执行粒子群优化
best_cost, best_pos = pso()
print('最小均方误差:', best_cost)
print('最优参数:', best_pos)
```
请注意,这是一个简单的示例,适合学习和了解如何使用粒子群优化和高斯过程回归预测。在实际应用中,您可以更改适应度函数,设置不同的参数,对模型进行优化和调整,以满足您的需求。