混合遗传算法在支持向量机参数选择中的应用

"基于混合遗传算法的支持向量机参数选择 (2008年)" 本文主要探讨了在支持向量机（SVM）参数选择过程中遇到的问题及其解决方案。支持向量机是一种广泛应用的监督学习模型，尤其在模式识别、分类和回归分析等领域表现出优秀的性能。然而，SVM的参数选择对于其最终的泛化能力至关重要，传统的梯度下降法在寻找最优参数时往往容易陷入局部最小值，从而影响模型的性能。 作者颜根廷、李传江和马广富提出了一个基于混合遗传算法的SVM参数选择策略。遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，能有效避免局部最优，而梯度下降法则擅长在局部区域进行快速优化。将两者结合，可以充分利用遗传算法的全局搜索能力和梯度下降法的局部优化特性，更有效地寻找SVM的超参数，如惩罚因子C和核函数参数γ。 在该方法中，首先通过遗传算法生成初始种群，每个个体代表一组SVM参数。然后，利用梯度下降法对每个个体进行局部优化，更新其参数。接下来，根据适应度函数评估个体的性能，并按照遗传算法规则进行选择、交叉和变异操作，生成下一代种群。这一过程反复进行，直至满足停止条件（如达到预设的迭代次数或性能提升阈值）。 实验结果证明，采用这种混合遗传算法进行参数选择，能够找到比传统梯度下降法更优的SVM参数组合，从而提高模型的泛化能力。这意味着在实际应用中，该方法可能有助于解决数据集上的复杂分类问题，提升预测准确率，降低过拟合风险。 关键词涉及的支持向量机（SVM）、混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm）和参数选择是本文的核心概念。SVM是机器学习中的关键工具，其参数选择直接影响模型的训练效果。混合遗传算法作为一种优化手段，可以广泛应用于各种复杂的优化问题，尤其是需要全局搜索的场景。参数选择则直接影响模型在新数据上的表现，是模型构建中的重要步骤。 中图分类号TQ4191表明，这是一篇属于自然科学领域的学术论文，文献标识码A表示这是原创性研究论文。文章发表在2008年5月的《哈尔滨工业大学学报》第40卷第5期，展示了当时科研人员在优化SVM参数方面的探索和创新。