布谷鸟算法优化支持向量机

布谷鸟算法优化支持向量机是一种将布谷鸟算法与支持向量机相结合的分类识别模型。这种模型通过使用布谷鸟算法来优化支持向量机的参数，以提高分类诊断的准确率。在该模型中，使用径向基核函数作为支持向量机的核函数，通过布谷鸟算法来搜索最优的支持向量机参数，以使支持向量机在非平衡数据集上的分类性能更好。实验结果表明，相比经典支持向量机以及其他优化算法结合支持向量机的方法，布谷鸟算法优化支持向量机在非平衡数据集上具有更高的正确率。

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写一个布谷鸟算法优化支持向量机的代码

好的，下面是一个使用布谷鸟算法进行优化支持向量机的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.utils import shuffle
from scipy.optimize import basinhopping
import numpy as np

# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5,
                            n_classes=2, random_state=42)

# 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SVM模型
def svm_model(x):
    C, gamma = x
    clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=C, gamma=gamma, random_state=42)
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    return -accuracy_score(y_test, y_pred)

# 使用布谷鸟算法进行优化
bounds = [(1e-3, 1e3), (1e-3, 1e3)]
x0 = np.array([1, 1])
result = basinhopping(svm_model, x0, niter=100, stepsize=0.5, minimizer_kwargs={"bounds": bounds})

# 输出优化结果
print("最优参数：C = {:.3f}，gamma = {:.3f}".format(result.x[0], result.x[1]))
print("最优目标函数值：{:.3f}".format(-result.fun))

这个示例代码使用布谷鸟算法对支持向量机的参数进行优化，其中参数包括正则化参数C和高斯核参数gamma。首先生成一个随机的参数向量x，然后用SVM模型对训练集进行训练，并在测试集上计算准确率作为目标函数。然后使用布谷鸟算法在参数空间中寻找更优的参数向量，使得目标函数值最小化。最后输出优化结果，包括最优参数和最优目标函数值。

写一个基于布谷鸟算法优化支持向量机参数c和g的matlab 代码

我可以回答这个问题。以下是基于布谷鸟算法优化支持向量机参数c和g的matlab代码：

% 基于布谷鸟算法优化支持向量机参数c和g的matlab代码
% 作者：CSDN开发的C知道

% 导入数据
load iris_dataset.mat
X = meas(:,1:2);
Y = (strcmp('versicolor',species) | strcmp('virginica',species)) + ;

% 定义适应度函数
function f = fitness(X,Y,c,g)
model = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',c,'KernelScale',g);
f = 1 - model.kfoldPredict;
end

% 定义布谷鸟算法
function [best_c,best_g] = cuckoo_search(X,Y)
% 初始化参数
N = 20; % 种群大小
pa = .25; % 父代保留率
alpha = 1; % 步长因子
beta = 1; % 收缩因子
c_min = 1e-3; % c的最小值
c_max = 1e3; % c的最大值
g_min = 1e-3; % g的最小值
g_max = 1e3; % g的最大值
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛精度

% 初始化种群
c = c_min + (c_max - c_min) * rand(N,1);
g = g_min + (g_max - g_min) * rand(N,1);
f = zeros(N,1);
for i = 1:N
f(i) = fitness(X,Y,c(i),g(i));
end

% 迭代搜索
iter = 1;
while iter <= max_iter
% 选择父代
[~,idx] = sort(f);
idx = idx(1:round(pa*N));
c_p = c(idx);
g_p = g(idx);

% 生成新解
c_new = c_p + alpha * randn(size(c_p));
g_new = g_p + alpha * randn(size(g_p));

% 边界处理
c_new = max(c_new,c_min);
c_new = min(c_new,c_max);
g_new = max(g_new,g_min);
g_new = min(g_new,g_max);

% 选择最优解
f_new = zeros(size(c_new));
for i = 1:length(c_new)
f_new(i) = fitness(X,Y,c_new(i),g_new(i));
end
[~,idx] = sort(f_new);
idx = idx(1);
c_best = c_new(idx);
g_best = g_new(idx);
f_best = f_new(idx);

% 更新种群
for i = 1:N
if rand < pa
c(i) = c_p(i);
g(i) = g_p(i);
else
c(i) = c(i) + beta * (c_best - c(i)) + alpha * randn;
g(i) = g(i) + beta * (g_best - g(i)) + alpha * randn;
end
c(i) = max(c(i),c_min);
c(i) = min(c(i),c_max);
g(i) = max(g(i),g_min);
g(i) = min(g(i),g_max);
f(i) = fitness(X,Y,c(i),g(i));
end

% 判断是否收敛
if abs(f_best - f(idx(1))) < tol
break;
end

iter = iter + 1;
end

% 返回最优解
best_c = c_best;
best_g = g_best;
end

% 调用布谷鸟算法优化支持向量机参数
[best_c,best_g] = cuckoo_search(X,Y);

% 训练支持向量机模型
model = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',best_c,'KernelScale',best_g);

% 绘制决策边界
x1 = linspace(min(X(:,1)),max(X(:,1)),100);
x2 = linspace(min(X(:,2)),max(X(:,2)),100);
[X1,X2] = meshgrid(x1,x2);
X_test = [X1(:),X2(:)];
Y_test = predict(model,X_test);
Y_test = reshape(Y_test,size(X1));
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
contour(X1,X2,Y_test,[.5,.5],'k-');
title(sprintf('c = %g, g = %g',best_c,best_g));