粒子群优化算法-SVM多分类python

以下是使用粒子群优化算法优化SVM多分类模型参数的示例代码。该代码使用scikit-learn库中的make_classification函数生成一个模拟数据集，并使用粒子群优化算法搜索SVM多分类模型的最优参数。

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from pyswarm import pso

# 生成模拟数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=5, n_informative=5, 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多分类模型和目标函数
def svm_objective_function(params):
    C = params[0]
    gamma = params[1]
    clf = SVC(C=C, gamma=gamma, kernel='rbf')
    clf.fit(X_train, y_train)
    score = clf.score(X_test, y_test)
    return -score

# 定义参数搜索空间
lb = [0.1, 0.001]
ub = [10, 1]

# 使用粒子群优化算法进行优化
xopt, fopt = pso(svm_objective_function, lb, ub)

# 输出最优参数和最优得分
print('Best Parameters:', xopt)
print('Best Score:', -fopt)

在以上代码中，首先生成一个模拟数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后定义目标函数svm_objective_function，在目标函数中使用SVC类定义SVM多分类模型，并使用训练集训练模型，使用测试集计算模型在数据集上的性能得分，并将得分取负作为目标函数的返回值，因为粒子群优化算法是一个最小化目标函数的算法。最后使用pso函数进行粒子群优化算法的优化，并输出最优参数和最优得分。