改进遗传算法优化SVM参数提升分类性能

本文主要探讨了"改进的遗传算法在SVM参数优化中的应用"这一主题，发表于2012年的《云南师范大学学报》第32卷第4期。遗传算法作为一种全局最优搜索技术，源自美国密歇根大学Holland教授在1975年提出的创新思想，它模仿生物界的自然选择和遗传机制，具有随机性、高度并行性和自适应性等特点。通过将这种算法应用于支持向量机(SVM)参数的优化，论文旨在提升SVM分类器的学习能力和推广能力。 遗传算法的优势在于其能够处理复杂的非线性优化问题，不受搜索空间连续性或可微性的限制，适用于大规模并行计算。然而，SVM参数的优化，特别是惩罚系数c和核函数g的选择，一直存在挑战。传统的优化方法往往依赖于在给定范围内尝试不同的值，如通过交叉验证找到最佳组合，但这种方法可能无法确保得到全局最优解，尤其是当c值过高时，可能导致过拟合，降低预测效率。 作者提出的改进遗传算法在SVM参数优化中引入了新的策略，可能包括适应性调整、变异操作的改进以及可能的遗传编码方法优化。实验结果显示，经过优化的SVM不仅在训练数据上的预测精度显著提高，而且能保持较高的分类准确率，展现出更好的泛化性能。这表明遗传算法在SVM参数优化方面的应用能够有效地改善模型的性能，为机器学习领域提供了一种有效的工具和方法。 这篇论文不仅介绍了遗传算法的基本原理和在SVM优化中的应用，还展示了通过改进算法如何克服传统方法的局限，提升SVM在实际问题中的实用价值。这对于深入理解和支持向量机在实际应用中的优化至关重要，也为后续研究者提供了新的视角和实践指导。