用粒子群优化高斯过程回归预测python代码

以下是用粒子群优化高斯过程回归预测的 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from pyswarms.single.global_best import GlobalBestPSO

# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 定义目标函数
def mse_loss(params):
    alpha, gamma = params
    clf = KernelRidge(alpha=alpha, kernel="rbf", gamma=gamma)
    clf.fit(X, y)
    y_pred = clf.predict(X)
    mse = np.mean((y - y_pred) ** 2)
    return mse

# 超参数优化
bounds = (0.1, 100), (0.01, 10)
options = {"c1": 0.5, "c2": 0.3, "w": 0.9}
optimizer = GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=2, options=options, bounds=bounds)
best_params, _ = optimizer.optimize(mse_loss, iters=100)

# 最佳超参数
alpha, gamma = best_params

# 高斯过程回归预测
clf = KernelRidge(alpha=alpha, kernel="rbf", gamma=gamma)
clf.fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X)

# 均方误差
mse = np.mean((y - y_pred) ** 2)
print("MSE:", mse)

该代码使用粒子群优化来找到最佳的高斯核超参数（alpha 和 gamma），然后使用优化的超参数来训练高斯过程回归模型，并在训练集上进行预测。