用pso优化SVM中的惩罚参数C和核参数g

资 源 简 介

用pso优化SVM中的惩罚参数C和核参数g

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一种高效的全局优化方法，常用于机器学习的超参数调优。本文将介绍如何利用PSO优化支持向量机（SVM）中的两个关键参数——惩罚参数C和核函数参数g，以提升模型性能。

在SVM中，惩罚参数C决定了模型对分类错误的容忍度，而核参数g（如高斯核中的γ）影响决策边界的形状。手动调参通常耗时且难以找到最优组合，PSO则通过模拟鸟群觅食行为智能搜索最优参数。

实现思路分三步：首先初始化粒子群，每个粒子代表一组(C,g)参数；接着用SVM在训练集上验证每组参数的性能（如分类准确率）作为适应度值；最后通过迭代更新粒子位置和速度，逐步逼近最优解。PSO的优势在于避免网格搜索的计算开销，同时保持对参数空间的有效探索。

MATLAB实现中需注意：粒子维数设为2（对应C和g），适应度函数需封装SVM训练和验证流程，参数范围建议取对数空间（如C∈[2^-5,2^15]，g∈[2^-15,2^3]）。这种方法的扩展性很强，同样适用于其他需要调参的机器学习模型。