MATLAB实现的遗传算法优化支持向量机系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，结合遗传算法自动优化支持向量机的超参数（如核函数与惩罚系数），适用于分类和回归任务，显著提升模型性能并减少人工调参负担。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的支持向量机分类/回归系统

项目介绍

本项目是一个结合遗传算法（GA）与支持向量机（SVM）的智能参数优化与预测模型系统。核心目标是通过遗传算法的全局搜索能力，自动寻找SVM模型在特定数据集上的最优超参数组合（如核函数类型、惩罚系数C、核函数参数等），从而有效避免繁琐的人工调参过程，提升模型的泛化性能与预测准确率。系统同时支持分类与回归任务，适用于模式识别、数据预测等多种机器学习应用场景。

功能特性

• 自动超参数优化：利用遗传算法自动在用户指定或默认的参数空间内搜索SVM的最优超参数配置。
• 双任务支持：无缝支持基于SVM的分类任务和回归任务。
• 灵活的参数配置：用户可自定义遗传算法的运行参数（如种群大小、迭代次数）以及SVM超参数的搜索范围，同时也提供了合理的默认值。
• 全面的结果输出：提供优化后的SVM模型、测试集预测结果、关键性能评估指标以及超参数优化过程的历史记录。
• 过程可视化：记录并可用于绘制优化过程中每代最优适应度值的变化趋势，便于用户分析收敛情况。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据与测试数据整理为数值型特征矩阵和对应的标签向量。确保数据格式正确（分类标签为离散值，回归标签为连续值）。
2. 配置参数（可选）：根据需要，修改遗传算法参数（种群大小、迭代次数等）和SVM超参数的搜索范围。若不做修改，系统将使用内置的默认参数。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将开始自动进行超参数优化与模型训练。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将输出最优SVM模型、测试集预测结果、性能评估指标以及优化过程记录。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 必要工具箱：MATLAB的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能。它负责协调整个系统的运行流程，主要包括：读取和预处理输入数据、配置遗传算法与支持向量机的相关参数、执行遗传算法以优化SVM超参数、利用得到的最优参数训练最终的SVM模型、对测试集进行预测并计算性能评估指标，以及最终输出所有结果和优化过程的历史记录。