给我一份用excel数据集的ga优化svr预测的有对比图的代码
时间: 2024-02-06 14:09:28 浏览: 30
好的,以下是一份用Excel数据集的GA优化SVR预测并生成对比图的Python代码。请注意,代码中需要使用的库有pandas、numpy、sklearn、matplotlib和genetic_algorithm,需要先安装。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
from genetic_algorithm import GeneticAlgorithm
# 读取Excel数据集
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_data = data.iloc[:-10, :]
test_data = data.iloc[-10:, :]
# 定义目标函数
def svr_fitness_function(X):
# 提取参数
C = X[0]
kernel = ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'][X[1]]
gamma = X[2]
# 训练SVR模型
svr = SVR(C=C, kernel=kernel, gamma=gamma)
svr.fit(train_data[['x']], train_data['y'])
# 预测测试集
y_pred = svr.predict(test_data[['x']])
# 计算R2分数
score = r2_score(test_data['y'], y_pred)
return score
# 定义参数搜索空间
search_space = [
{'name': 'C', 'type': 'continuous', 'bounds': [0.01, 100]},
{'name': 'kernel', 'type': 'discrete', 'values': [0, 1, 2, 3]},
{'name': 'gamma', 'type': 'continuous', 'bounds': [0.01, 10]}
]
# 运行GA算法搜索最优参数组合
ga = GeneticAlgorithm(search_space, svr_fitness_function, population_size=20, generations=50, crossover_probability=0.8, mutation_probability=0.2)
best_params = ga.run()
# 训练SVR模型,并进行预测
svr = SVR(C=best_params[0], kernel=['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'][best_params[1]], gamma=best_params[2])
svr.fit(train_data[['x']], train_data['y'])
y_pred = svr.predict(test_data[['x']])
# 绘制预测结果和真实结果的对比图
plt.plot(test_data['x'], test_data['y'], 'bo-', label='True')
plt.plot(test_data['x'], y_pred, 'ro-', label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
这份代码使用了genetic_algorithm库来实现GA算法,可以通过pip安装。需要注意的是,这份代码中只使用了单个输入特征x,如果你的数据集有多个特征,需要进行相应的修改。