用遗传算法优化支持向量回归机C、g、p参数

资 源 简 介

用遗传算法优化支持向量回归机C、g、p参数

详 情 说 明

支持向量回归(SVR)是一种强大的机器学习模型，其性能很大程度上依赖于三个关键超参数：正则化参数C、核函数参数g以及不敏感损失参数p。遗传算法作为一种启发式优化方法，可以有效地搜索这些参数的最佳组合。

遗传算法通过模拟自然选择过程来优化SVR参数。首先随机生成一组候选参数组合作为初始种群，每个个体代表一组(C,g,p)值。算法通过评估每个个体在验证集上的回归性能来计算适应度，通常使用均方误差或R2分数作为评价指标。

在迭代过程中，算法保留表现优秀的个体，并通过交叉和变异操作产生新一代种群。交叉操作混合两个父代个体的参数值，而变异操作则随机扰动某些参数以保持种群多样性。经过多代进化后，算法会收敛到一组在验证集上表现最优的参数组合。

这种方法相比网格搜索或随机搜索更具优势，因为它能在大参数空间中智能地寻找最优解，避免陷入局部最优，同时计算效率也更高。在实际应用中，可以结合交叉验证来进一步提高参数选择的可靠性。

遗传算法优化的SVR模型广泛应用于预测任务，如金融时间序列预测、工业过程控制等领域，通常能获得比默认参数设置更好的预测精度和泛化能力。