布谷鸟算法优化的支持向量机

资 源 简 介

布谷鸟算法优化的支持向量机

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种广泛使用的监督学习模型，擅长处理分类和回归问题。然而，当面对多分类任务时，SVM的性能往往依赖于其超参数的选择，例如核函数类型、惩罚系数和核参数等。传统方法如网格搜索虽然有效，但在高维参数空间中计算成本较高。

布谷鸟算法（Cuckoo Search）是一种基于自然界布谷鸟寄生行为的启发式优化算法。它通过模拟布谷鸟的巢寄生和莱维飞行（Levy Flight）机制，在解空间中进行高效搜索。将布谷鸟算法应用于SVM的超参数优化，可以显著提升模型在多分类任务中的性能。

具体实现思路包括：首先，将SVM的超参数（如C值和gamma值）编码为布谷鸟算法中的“鸟蛋”位置。然后，通过莱维飞行更新解的位置，使得搜索过程既能在全局范围内探索，又能在有希望的区域进行局部精细搜索。每次迭代后，根据分类准确率或交叉验证分数评估当前参数组合的优劣，并淘汰较差的解。

这种优化方式不仅能够避免陷入局部最优，还能在较少的迭代次数内找到接近最优的超参数组合，从而提升SVM在多分类问题上的泛化能力。实验结果表明，与传统优化方法相比，布谷鸟算法优化的SVM在准确率和收敛速度上均有显著提升。