用遗传算法优化的最小二乘支持向量机

资 源 简 介

用遗传算法优化的最小二乘支持向量机

详 情 说 明

遗传算法优化的最小二乘支持向量机是一种结合进化计算与传统监督学习的智能优化方法，适用于回归与分类任务。该方法的核心在于利用遗传算法的全局搜索能力自动优化支持向量机关键参数（如核函数类型、惩罚系数），避免传统网格搜索的局部最优陷阱。

遗传算法通过模拟生物进化机制（选择、交叉、变异）迭代生成参数组合，每次迭代中用最小二乘支持向量机模型的交叉验证精度作为适应度评估标准。相比标准SVM，最小二乘法通过等式约束将二次规划问题转化为线性方程组求解，显著降低计算复杂度，使得该组合在工业级数据集上仍保持高效。

该方法的优势在于代码模块化设计——遗传算法与SVM模块相互独立，便于移植到不同硬件平台或集成到现有机器学习流水线。用户只需定义参数搜索范围，系统即可自动输出优化后的超参数及对应模型，尤其适合缺乏调优经验的应用场景。

典型应用包括金融时序预测（参数自适应非平稳数据）、医学诊断（自动选择最优核函数）等。后续改进方向可结合并行计算加速进化过程，或引入多目标优化同时平衡模型精度与稀疏性。