遗传算法优化SVM参数：MATLAB实现

该文档是关于使用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）在MATLAB环境中进行最优参数选择的教程，特别针对libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中的gaSVMcgForClass和gaSVMcgForRegress函数的应用。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，适用于解决复杂的参数调优问题。在机器学习中，特别是支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模型中，选择合适的惩罚因子C和核函数参数γ（g）对模型的性能至关重要。传统的网格搜索方法虽然可以找到交叉验证（Cross-Validation, CV）下的最优解，但当搜索空间增大时，计算成本非常高。遗传算法则提供了一种更为高效的方法，它无需遍历所有可能的参数组合，也能找到全局最优解。 在libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中，提供了两个GA辅助函数： 1. gaSVMcgForClass: 这个函数用于分类问题的参数优化。输入包括训练集的标签`train_label`（与svmtrain函数要求的格式相同）、训练数据`train`，以及GA的参数设置`ga_option`（可选，默认值已设定）。函数返回最佳交叉验证准确率`bestCVaccuracy`、最佳C值`bestc`、最佳γ值`bestg`，以及记录了GA过程的选项`ga_option`。 2. gaSVMcgForRegress: 类似于gaSVMcgForClass，但适用于回归问题的参数调优。输入和输出结构与分类问题的函数基本一致，此处不再详述。 gaSVMcgForClass.m的源代码包含在文档中，它执行以下步骤： - 初始化种群：随机生成一组C和γ的初始组合，作为GA的初始种群。 - 评估适应度：计算每个个体（即C和γ的组合）的交叉验证准确率，作为适应度函数。 - 遗传操作：根据适应度函数，进行选择、交叉和变异等遗传操作，生成新一代种群。 - 终止条件：重复上述步骤，直到达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。 - 返回最优解：在所有迭代过程中找到的具有最高交叉验证准确率的C和γ值。 通过遗传算法，用户可以在更广泛的参数空间中快速有效地找到SVM模型的最优参数，提高模型的泛化能力，而不需要花费大量时间在密集型的网格搜索上。此外，GA的灵活性允许用户调整各种参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等，以适应不同的问题和计算资源。