支持向量机参数c和g的优化

资 源 简 介

支持向量机参数c和g的优化

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习模型，其性能很大程度上依赖于参数C和γ（gamma）的选择。C控制模型的惩罚力度，决定分类边界的严格程度；而γ影响核函数的敏感度，决定样本在特征空间中的分布情况。选择合适的C和γ对提高模型准确率至关重要。

网格搜索法（Grid Search） 网格搜索是最基础的参数优化方法，通过在预设的C和γ组合范围内穷举所有可能，并评估每一组参数的表现（如交叉验证得分）。虽然简单直接，但计算成本较高，尤其在参数范围较大时效率较低。

遗传算法（Genetic Algorithm） 遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作优化参数。首先初始化一组随机参数（种群），根据模型表现（适应度函数）筛选优秀个体，再通过交叉和变异生成新一代参数组合。这种方法高效且能跳出局部最优，适用于高维参数空间。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization） 粒子群算法模拟鸟群觅食行为，每个粒子代表一组参数（C和γ），通过跟踪个体最优和群体最优逐步调整参数。相比遗传算法，它实现简单、收敛速度快，适合连续参数优化问题。

这三种方法各有优劣：网格搜索适用于小范围精确调参，而遗传算法和粒子群算法更适合大规模参数优化，能以更少的计算成本找到较优解。实际应用中可结合需求选择合适方法，平衡计算效率和模型性能。