遗传算法+支持向量机

资 源 简 介

遗传算法+支持向量机

详 情 说 明

遗传算法与支持向量机（SVM）的结合为机器学习中的参数优化问题提供了高效解决方案。遗传算法通过模拟自然选择机制，可以自适应地搜索SVM的最优超参数组合，如核函数类型、惩罚系数C和核参数γ。

传统SVM依赖网格搜索或手动调参，计算成本较高且容易陷入局部最优。而遗传算法通过种群迭代、交叉和变异操作，能够在较大参数空间内进行全局寻优，显著提升模型性能。这种混合方法特别适用于高维数据分类、非线性问题以及需要自动化调参的场景。

实现时需注意：遗传算法的适应度函数通常采用交叉验证准确率，变异策略要平衡探索与开发，早停机制可避免无效迭代。该组合在金融预测、生物信息学等领域已展现出优于单独模型的泛化能力。