采用遗传算法实现SVM设计分类器

资 源 简 介

采用遗传算法实现SVM设计分类器

详 情 说 明

本文将介绍如何利用遗传算法优化支持向量机（SVM）分类器的特征选择过程，并评估模型的性能。

遗传算法优化特征选择 遗传算法（GA）是一种模拟自然选择过程的优化方法，适用于从6个特征（身高、体重、喜欢数学、喜欢文学、喜欢运动、喜欢模式识别）中筛选出最具判别性的特征子集。该算法的核心步骤如下：

初始化种群：随机生成若干二进制编码的个体，每个基因位代表是否选择对应特征（1为选择，0为忽略）。 适应度评估：使用SVM在训练集上对每个特征子集进行训练，以分类准确率（ACC）作为适应度函数。 选择：采用轮盘赌或锦标赛选择适应度高的个体进入下一代。 交叉与变异：通过单点交叉和位翻转变异引入多样性，避免早熟收敛。 终止条件：达到最大迭代次数或适应度稳定时停止，输出最优特征组合。

SVM分类器设计 选定最优特征后，构建SVM分类器： 核函数选择：线性或RBF核，需通过交叉验证确定。 超参数调整：如惩罚系数C和核参数γ，可结合网格搜索优化。

模型性能评估 采用以下指标全面衡量分类效果： 灵敏度（SE）：正确预测男性（或女性）的比例，反映正类识别能力。 特异性（SP）：正确预测非目标类别的比例，衡量负类区分度。 准确率（ACC）：整体分类正确率。 AUC值：ROC曲线下面积，评估模型在不同阈值下的综合性能，AUC越接近1说明区分度越优。

总结 遗传算法通过全局搜索能力优化特征选择，提升SVM的分类效率；而多指标评估（如AUC）确保了模型在实际应用中的鲁棒性。该方法可扩展至其他高维数据分类任务，但需注意计算成本与过拟合问题。