PSO-logistic多分类python

PSO（粒子群优化算法）可以应用于Logistic回归的参数优化，以提高模型的性能。在Python中，可以使用pyswarms库中的PSO算法来实现。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pyswarms as ps

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = 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)

# 定义适应度函数
def f_per_particle(m, alpha):
    """
    计算每个粒子的适应度函数值
    """
    total_features = X_train.shape[1]
    index_features = [i for i in range(total_features) if m[i] == 1]
    if len(index_features) == 0:
        return 100
    x_subset = X_train[:, index_features]
    clf = LogisticRegression(penalty='l2', C=alpha, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='ovr', random_state=42)
    clf.fit(x_subset, y_train)
    return 1 - clf.score(X_test[:, index_features], y_test)

# 定义参数优化问题
opt = ps.discrete.binary.BinaryPSO(n_particles=30, dimensions=X_train.shape[1], options={'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w':0.9})

# 运行优化
cost, pos = opt.optimize(f_per_particle, print_step=100, iters=1000, verbose=2)

# 确定选择的特征
index_features = [i for i in range(X_train.shape[1]) if pos[i] == 1]

# 训练模型
clf = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='ovr', random_state=42)
clf.fit(X_train[:, index_features], y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test[:, index_features])

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test[:, index_features], y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，我们首先定义了一个适应度函数f_per_particle，它将每个粒子的二进制特征向量转换为适当的特征集，然后使用LogisticRegression模型拟合训练集并计算测试集上的准确率。然后，我们使用pyswarms库中的BinaryPSO算法来优化适应度函数，找到最佳的特征子集。最后，我们使用训练集中的最佳特征子集训练LogisticRegression模型，并在测试集上进行预测和准确率计算。