粒子群优化算法xgboost多分类python
时间: 2023-07-24 12:14:03 浏览: 45
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,可以用于优化 xgboost 模型的多分类问题。下面是一个使用粒子群优化算法优化 xgboost 模型的多分类问题解决方案的示例代码:
```python
import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pyswarm import pso
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, 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)
# 定义适应度函数
def fitness_func(params):
# 将参数转化为字典格式
param_dict = {
'objective': 'multi:softmax',
'num_class': 3,
'max_depth': int(params[0]),
'eta': params[1],
'subsample': params[2],
'colsample_bytree': params[3]
}
# 转化数据集格式
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)
# 训练模型
num_rounds = 100
model = xgb.train(param_dict, dtrain, num_rounds)
# 在测试集上进行预测
preds = model.predict(dtest)
# 计算准确率
accuracy = np.sum(preds == y_test) / len(y_test)
return -accuracy # 将准确率取反,使其成为最小化问题
# 开始优化
lb = [2, 0.01, 0.1, 0.1] # 参数下界
ub = [10, 0.3, 0.9, 0.9] # 参数上界
xopt, fopt = pso(fitness_func, lb, ub, swarmsize=20, maxiter=50)
# 输出结果
print('最优参数:', xopt)
print('最优准确率:', -fopt)
```
这里同样使用了 iris 数据集作为示例,其中 `fitness_func` 定义了适应度函数,即根据模型参数训练模型并计算准确率。然后使用 `pso` 函数开始优化,指定参数下界、参数上界、粒子数、迭代次数等。最后输出最优的模型参数和准确率。需要注意的是,在这里需要导入 pyswarm 库。