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

遗传算法（GA）自动选择SVM的两个参数是一种高效的优化策略，特别适合处理支持向量机（SVM）中参数选择的问题。SVM在小样本数据集上往往表现出色，但其性能高度依赖于核函数参数（如RBF核的gamma值）和惩罚系数C。手动调参不仅耗时，而且难以找到全局最优解。

通过遗传算法，我们可以将参数选择问题转化为一个优化问题。具体思路如下：首先，将SVM的参数编码为“染色体”，通常采用实数编码。接着，定义适应度函数，通常选择模型在验证集上的分类准确率或交叉验证得分作为评价标准。然后，通过选择、交叉、变异等遗传操作不断迭代优化参数组合，最终找到最优解。

这种方法不仅能避免陷入局部最优，还能在较大参数空间中高效搜索，特别适合复杂非线性优化问题。此外，GA的并行特性使得它在大规模参数优化中更具优势。