请提供一段python代码:基于GA的遗传算法,用于优化现有的:20个one class svm单类分类器模型的20组参数

时间: 2023-06-09 17:07:13 浏览: 44
以下是基于GA的遗传算法优化20个one class SVM单类分类器模型的20组参数的python代码: ```python import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.metrics import f1_score def f1_score_one_class_svm(x): # 用GA中的参数x构建一个one class SVM单类分类器 classifier = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=x[0], nu=x[1], tol=x[2]) classifier.fit(x_train) # 计算one class SVM分类器的F1得分 y_pred = classifier.predict(x_test) score = f1_score(y_test, y_pred, pos_label=-1) return score def ga_one_class_svm(num_generations=100, population_size=10, mutation_rate=0.1): # 随机生成一组初始参数 population = np.random.rand(population_size, 3) best_score = 0 best_params = None for generation in range(num_generations): # 计算每个个体的适应度 scores = [f1_score_one_class_svm(x) for x in population] # 找到最佳适应度 best_index = np.argmax(scores) if scores[best_index] > best_score: best_score = scores[best_index] best_params = population[best_index] # 选择最佳个体来进行交叉 parents = population[np.argsort(scores)[-2:]] # 交叉产生新的个体 offspring = [(parents[0][0], parents[1][1], parents[0][2]), (parents[1][0], parents[0][1], parents[1][2])] # 随机变异某些个体 for i in range(population_size): if np.random.rand() < mutation_rate: population[i] = np.random.rand(3) else: population[i] = offspring[np.random.randint(2)] # 返回最佳参数和最佳分数 return best_params, best_score # x_train和y_train是训练数据,x_test和y_test是测试数据 best_params_list = [] for i in range(20): x_train, y_train = load_data('train_data_{}.npy'.format(i)) x_test, y_test = load_data('test_data_{}.npy'.format(i)) best_params, best_score = ga_one_class_svm() print('Best parameters for model {}: gamma={}, nu={}, tol={}'.format(i, best_params[0], best_params[1], best_params[2])) best_params_list.append(best_params) ``` 注意,上述代码并不完整,实际实现中还需要自己实现`load_data()`函数和读取训练集和测试集的代码。另外,以上代码是根据one class SVM的三个参数gamma、nu和tol来进行优化的,如果需要优化其他参数或者使用其他分类器,需要进行相应的修改。

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