用GA自动选择SVM的两个参数

资 源 简 介

用GA自动选择SVM的两个参数

详 情 说 明

支持向量机(SVM)在小样本场景下确实展现出了比神经网络更优异的性能表现。然而SVM的分类效果高度依赖于两个关键参数：惩罚系数C和核函数参数gamma。传统方法通常采用网格搜索进行参数调优，但这在面对高维参数空间时会带来巨大的计算开销。

遗传算法(GA)为解决这个问题提供了创新思路。GA通过模拟生物进化过程，将SVM参数编码为染色体个体，以模型在验证集上的准确率或交叉验证得分作为适应度函数。算法通过选择、交叉和变异等操作，使参数组合不断进化，最终收敛到最优解。

这种优化方法相比网格搜索具有显著优势：首先，它避免了遍历所有可能的参数组合，计算效率更高；其次，通过引入变异机制，算法能够跳出局部最优，具有更好的全局搜索能力。在实际应用中，通常需要设置适当的种群大小、变异概率等GA参数，并在迭代过程中保留每代最优个体，确保算法稳定收敛。

将GA应用于SVM参数优化，不仅提升了模型性能，也为机器学习中的超参数优化问题提供了新的解决思路。这种方法可以扩展到其他需要调参的机器学习算法中，具有很好的通用性。