遗传算法优化svm参数的python代码

遗传算法是一种优化算法，通过模拟进化过程寻找最优解。SVM是一种分类算法，需要选择合适的参数来进行分类。

使用遗传算法优化SVM参数的Python代码可以分为以下几个步骤：

1.导入必要的库和数据

首先需要导入必要的Python库，如numpy、sklearn等，同时需要准备合适的训练数据和测试数据。

2.设定遗传算法参数

设定遗传算法参数，如进化代数、个体数、交叉率、变异率等，同时还需要定义适应度函数。适应度函数可以用来评价每个个体的适应性，通常选择分类准确率作为适应度函数。

3.定义遗传算法函数

定义遗传算法函数，包括初始化种群、选择优秀个体、交叉繁殖、变异等步骤。在变异过程中，可以对个体的参数进行小范围的变化，如参数值的加减或乘除等。

4.使用遗传算法优化SVM参数

使用定义好的遗传算法函数来寻找最优的SVM参数组合。在每一代进化过程中，选出适应性最好的个体，记录其参数组合和适应度值。

5.测试SVM分类性能

使用记录下来的最优SVM参数组合来训练SVM分类器，然后对测试数据进行分类，评估其分类准确率。

代码实现思路如下：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

#导入训练数据和测试数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_label = np.load('train_label.npy')
test_data = np.load('test_data.npy')
test_label = np.load('test_label.npy')

#设定遗传算法参数
POP_SIZE = 100 # 种群数量
GENERATION = 20 # 迭代次数
CROSS_RATE = 0.8 # 交叉率
MUTATION_RATE = 0.1 # 变异率
X_BOUND = [(0.001, 100), (0.001, 100)] # 参数范围

#定义适应度函数
def get_fitness(population):
    fitness = []
    for param in population:
        clf = SVC(C=param[0], gamma=param[1]) # 构建SVM分类器
        clf.fit(train_data, train_label) # 训练分类器
        accuracy = clf.score(test_data, test_label) # 计算分类准确率
        fitness.append(accuracy)
    return np.array(fitness)

#定义遗传算法函数
def GA():
    population = np.random.rand(POP_SIZE, 2) # 随机初始化种群
    for i in range(GENERATION):
        fitness = get_fitness(population) # 计算适应度值
        best_fitness = np.max(fitness) # 最好适应度值
        best_param = population[np.argmax(fitness)] # 最优参数组合
        print("Generation:{}  Best accuracy:{}  Best parameters:{}".format(i+1, round(best_fitness,4), best_param))
        new_population = selection(population, fitness) # 选择优秀个体
        new_population = crossover(new_population) # 交叉繁殖
        new_population = mutation(new_population) # 变异
        population = new_population
    return best_param

#选择优秀个体
def selection(population, fitness):
    index = np.random.choice(POP_SIZE, size=POP_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) # 根据适应度值进行选择
    return population[index]

#交叉繁殖
def crossover(population):
    for i in range(POP_SIZE-1):
        if np.random.rand() < CROSS_RATE: #以一定的交叉率进行交叉繁殖
            j = np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1)
            cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2)
            population[i,cross_point[0]:] = population[j,cross_point[1]:]
            population[j,cross_point[1]:] = population[i,cross_point[0]:]
    return population

#变异
def mutation(population):
    for i in range(POP_SIZE):
        if np.random.rand() < MUTATION_RATE: #以一定的变异率进行变异
            j = np.random.randint(0, 2, size=1)
            mutation = (np.random.rand()-0.5)*0.1 #变异值为在[-0.05,0.05]内的随机数
            population[i,j] += mutation
            population[i,j] = np.clip(population[i,j], *X_BOUND[j]) #将参数限制在参数范围内
    return population

best_param = GA() #得到最优参数组合

#使用最优参数组合训练SVM分类器
clf = SVC(C=best_param[0], gamma=best_param[1])
clf.fit(train_data, train_label)

#使用测试数据评估SVM分类器性能
accuracy = clf.score(test_data, test_label)
print("Accuracy on test dataset:", round(accuracy,4))

以上就是使用遗传算法优化SVM参数的Python代码实现，可以寻找到最优的SVM参数组合，从而得到更好的分类性能。