DBO优化SVM 代码

以下是使用DBO算法优化SVM模型的Python代码，以参数C和gamma为例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
from random import uniform
from DBO import DBO # DBO为DBO算法的实现类

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

# 定义SVM分类器
def svm_classifier(C, gamma):
    clf = SVC(C=C, gamma=gamma, kernel='rbf')
    clf.fit(X, y)
    score = clf.score(X, y)
    return score

# 定义适应度函数
def fitness_function(position):
    C = position[0]
    gamma = position[1]
    score = svm_classifier(C, gamma)
    return score

# 定义变量范围
variables = [(0.1, 10), (0.01, 1)]

# 定义DBO算法
dbo = DBO(fitness_function, variables, colony_size=30, max_iter=50)

# 运行DBO算法
best_position, best_fitness = dbo.run()

# 输出最优解和适应度值
print('Best position:', best_position)
print('Best fitness:', best_fitness)

其中，`DBO`为DBO算法的实现类，`fitness_function`为适应度函数，`svm_classifier`为SVM分类器，`variables`为变量范围，`dbo.run()`为运行DBO算法，并返回最优解和适应度值。最终输出最优解和适应度值。