pso-优化svm算法 python代码

PSO（粒子群优化）算法是一种常用于寻找全局最优解的优化算法。SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。在Python中，我们可以使用优化库比如PySwarm来实现PSO算法，并使用Scikit-learn库中的SVM模型来得到优化后的结果。

首先，导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pyswarms as ps

接下来，定义一个函数来计算SVM模型的准确度：

def svm_accuracy(params, X_train, y_train, X_test, y_test):
    c = params[0]
    gamma = params[1]
    model = SVC(C=c, gamma=gamma)
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    return -accuracy

然后，定义一个函数作为PSO的目标函数，用于最小化SVM模型的准确度：

def pso_optimize_svm(X_train, y_train, X_test, y_test):
    bounds = (np.array([1, 0.001]), np.array([100, 100]))
    options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9}
    optimizer = ps.single.GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=2, options=options, bounds=bounds)
    best_params, _ = optimizer.optimize(svm_accuracy, iters=100, verbose=False, X_train=X_train, y_train=y_train, X_test=X_test, y_test=y_test)
    return best_params

最后，使用数据集进行测试：

# 假设有一个数据集 X 和标签 y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

best_params = pso_optimize_svm(X_train, y_train, X_test, y_test)
print("最优参数：C={}, gamma={}".format(best_params[0], best_params[1]))

以上就是使用PSO优化SVM算法的Python代码的实现。通过PSO优化，我们可以找到在给定数据集上SVM模型的最优参数，从而提高分类的准确度。