粒子群优化XGBOOST多分类python

同样地，粒子群优化也可用于优化XGBoost多分类模型的超参数。在Python中，可以使用PySwarm库实现PSO优化，同时使用XGBoost库构建模型。

以下是一个使用PySwarm和XGBoost的粒子群优化多分类示例：

import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score
from pyswarm import pso

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

# 定义目标函数
def objective_function(params):
    n_estimators = int(params[0])
    max_depth = int(params[1])
    learning_rate = params[2]
    subsample = params[3]
    gamma = params[4]

    # 构建XGBoost模型
    xgb_model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=n_estimators,
                                  max_depth=max_depth,
                                  learning_rate=learning_rate,
                                  subsample=subsample,
                                  gamma=gamma,
                                  random_state=42)
    xgb_model.fit(X, y)

    # 计算准确率
    y_pred = xgb_model.predict(X)
    accuracy = accuracy_score(y, y_pred)

    return 1 - accuracy

# 定义参数范围
lb = [50, 1, 0.01, 0.1, 0]
ub = [200, 10, 0.5, 1, 10]

# 运行PSO优化
xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, swarmsize=50, maxiter=100)

# 输出最优解
print('最优解:', xopt)
print('最小误分类率:', fopt)

在此示例中，我们使用了鸢尾花数据集，并对XGBoost的五个超参数进行了优化。通过定义目标函数和参数范围，我们可以使用PySwarm中的pso函数进行PSO优化。最终，我们得到了最优解和最小误分类率。