GA优化SVM模型python代码

以下是使用遗传算法优化SVM模型的Python代码示例：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from genetic_selection import GeneticSelectionCV

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义SVM模型
svm_model = svm.SVC()

# 定义遗传算法参数
cv = 5
population_size = 50
generations_number = 10
crossover_proba = 0.5
mutation_proba = 0.2
n_jobs = -1

# 使用遗传算法选择最佳特征子集
selector = GeneticSelectionCV(svm_model, cv=cv,
                              verbose=1,
                              scoring="accuracy",
                              n_population=population_size,
                              crossover_proba=crossover_proba,
                              mutation_proba=mutation_proba,
                              n_generations=generations_number,
                              crossover_independent_proba=0.5,
                              mutation_independent_proba=0.05,
                              tournament_size=3,
                              n_gen_no_change=10,
                              caching=True,
                              n_jobs=n_jobs)
selector = selector.fit(X, y)

# 使用最佳特征子集重新训练SVM模型
X_new = selector.transform(X)
svm_model.fit(X_new, y)

# 输出交叉验证准确率和最佳特征子集
print("交叉验证准确率: ", cross_val_score(svm_model, X_new, y, cv=5).mean())
print("最佳特征子集: ", selector.support_)

在这个示例中，我们使用 `sklearn` 的 `svm` 模块定义了一个SVM模型，并使用 `load_iris` 函数加载鸢尾花数据集。我们使用 `GeneticSelectionCV` 类来执行特征选择，该类实现了遗传算法来选择最佳特征子集。在这个例子中，我们选择了50个个体，执行10代迭代，交叉概率为0.5，变异概率为0.2，使用3个竞争者进行锦标赛选择，生成新个体的交叉独立概率为0.5，生成新个体的变异独立概率为0.05。最终输出交叉验证准确率和最佳特征子集。