ga-svm的python代码

ga-svm是一种支持向量机（Support Vector Machine）算法的变种，它使用遗传算法（Genetic Algorithm）来优化支持向量机的超参数。

下面是一个基于Python的实现代码示例：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 设置遗传算法参数
POPULATION_SIZE = 50  # 种群大小
GENERATION_NUM = 100  # 迭代代数
CROSSOVER_PROB = 0.8  # 交叉概率
MUTATION_PROB = 0.1  # 变异概率

# 初始化种群
def init_population():
    population = []
    for _ in range(POPULATION_SIZE):
        # 随机生成C和gamma的取值
        C = np.random.uniform(0.1, 10)
        gamma = np.random.uniform(0.1, 5)
        population.append([C, gamma])
    return population

# 评估适应度函数
def evaluate_fitness(population, X, y):
    fitness = []
    for ind in population:
        # 创建支持向量机模型，使用交叉验证计算适应度
        svc = SVC(C=ind[0], gamma=ind[1])
        score = cross_val_score(svc, X, y, cv=5).mean()  # 5折交叉验证
        fitness.append(score)
    return fitness

# 选择操作
def selection(population, fitness):
    # 根据适应度值进行排序
    sorted_indices = np.argsort(fitness)
    # 选择适应度较高的个体
    selected_population = [population[i] for i in sorted_indices[-POPULATION_SIZE:]]
    return selected_population

# 交叉操作
def crossover(population):
    new_population = []
    for _ in range(POPULATION_SIZE):
        # 随机选择两个个体
        parent1, parent2 = np.random.choice(population, size=2, replace=False)
        if np.random.rand() < CROSSOVER_PROB:
            # 按一定比例交叉生成新个体
            child = [parent1[0], parent2[1]]
        else:
            # 保留原个体
            child = parent1
        new_population.append(child)
    return new_population

# 变异操作
def mutation(population):
    for ind in population:
        if np.random.rand() < MUTATION_PROB:
            # 对C和gamma进行随机变异
            ind[0] = np.random.uniform(0.1, 10)
            ind[1] = np.random.uniform(0.1, 5)
    return population

# 主函数
def ga_svm(X, y):
    population = init_population()
    for _ in range(GENERATION_NUM):
        fitness = evaluate_fitness(population, X, y)
        population = selection(population, fitness)
        population = crossover(population)
        population = mutation(population)
    
    # 选择最佳个体
    best_ind = population[np.argmax(fitness)]
    
    return best_ind

# 使用示例
X = np.array([[0, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1])
best_ind = ga_svm(X, y)
print('Best individual:', best_ind)

以上是一个用Python实现的基于遗传算法的SVM代码示例，该代码通过遗传算法优化SVM的超参数选取，以获得更好的分类性能。代码中使用了`sklearn`库中的SVC类来建立支持向量机模型，使用5折交叉验证评估模型性能。遗传算法中的选择、交叉和变异操作通过相应的函数实现。最终输出的是训练出的最佳个体，对应的C和gamma参数。这个示例可以根据具体的数据集和问题进行配置和调整。