QPSO-SVM多分类python

好的，QPSO-SVM是一种结合了量子粒子群优化算法（QPSO）和支持向量机（SVM）算法的分类方法。它可以用于解决多分类问题。以下是一个使用Python实现QPSO-SVM多分类的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from qpsopy import QPSO

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

# 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QPSO-SVM分类器
class QPSOSVM:
    def __init__(self, C, kernel, gamma):
        self.C = C
        self.kernel = kernel
        self.gamma = gamma

    def fit(self, X, y):
        clf = SVC(C=self.C, kernel=self.kernel, gamma=self.gamma)
        clf.fit(X, y)
        self.clf = clf

    def predict(self, X):
        pred = self.clf.predict(X)
        return pred

# 定义适应度函数
def fitness(QPSOSVM, X_train, y_train):
    QPSOSVM.fit(X_train, y_train)
    y_pred = QPSOSVM.predict(X_train)
    fitness_val = np.sum(y_pred == y_train)/len(y_train)
    return fitness_val

# 定义搜索范围
search_range = {
    'C': (1e-5, 10),
    'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'],
    'gamma': (1e-5, 10)
}

# 定义QPSO算法
q = QPSO(
    n_particles=20,
    n_iterations=50,
    fitness_func=fitness,
    QPSOSVM=QPSOSVM,
    search_range=search_range,
    X_train=X_train,
    y_train=y_train
)

# 运行QPSO算法
q.run()

# 在测试集上评估模型
y_pred = q.QPSOSVM.predict(X_test)
accuracy = np.sum(y_pred == y_test)/len(y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)

在这个例子中，我们使用sklearn中的鸢尾花数据集，将其分割为训练集和测试集，并定义了一个QPSO-SVM分类器。然后，我们定义了适应度函数，它将训练QPSO-SVM分类器并返回其在训练集上的准确度。我们还定义了搜索范围和QPSO算法，最后在测试集上评估了模型的准确度。