用遗传算法来优化支持向量机参数

资 源 简 介

用遗传算法来优化支持向量机参数

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，特别适合在复杂的搜索空间中找到最优解。支持向量机（SVM）作为一种强大的分类算法，其性能高度依赖于参数的选择，包括惩罚系数C和核函数参数gamma等。传统方法如网格搜索或随机搜索虽然直观，但在高维参数空间中效率较低，而遗传算法通过模拟优胜劣汰的进化机制，能够更高效地逼近最优参数组合。

在这个程序中，遗传算法首先初始化一组随机的SVM参数（如C和gamma），这些参数被视为“个体”。然后通过计算每个个体的适应度（如SVM在验证集上的分类准确率），选择表现优异的个体进入下一代。交叉和变异操作则用于生成新的参数组合，保持种群的多样性。经过多轮进化后，适应度最高的个体对应的参数即为优化结果。

相比传统方法，遗传算法不仅能有效避免陷入局部最优，还能在较少的迭代次数内找到较优的参数配置，尤其适合大规模数据集或复杂核函数的情况。此外，该方法的实现逻辑清晰，便于扩展，例如结合不同的适应度函数或调整选择策略以适应具体任务需求。