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遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)是一种结合进化计算与传统机器学习的高效参数调优方法。SVM模型性能高度依赖参数选择,而GA通过模拟自然进化过程来自动寻找最优参数组合。
实现思路主要分为三个部分:首先建立SVM模型的基础框架,确定需要优化的关键参数,如核函数类型、惩罚系数C和核参数gamma等。然后设计GA的适应度函数,通常采用分类准确率或回归误差作为评估指标。最后实现遗传算法的进化流程,包括种群初始化、选择、交叉和变异等操作。
这种方法的优势在于能全局搜索参数空间,避免陷入局部最优。相比网格搜索等传统方法,GA能以更少的计算量找到更优解,特别适合高维参数优化问题。实际应用时需要注意控制进化代数和种群规模,平衡计算成本与优化效果。