写一个布谷鸟算法优化支持向量机的代码
时间: 2023-03-24 15:01:01 浏览: 82
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:
```python
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。