^_^ 2023-03-10 23:53 采纳率: 57.9%
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已结题

Python语言支持向量机用遗传算法优化

现有大量数据,需求一个程序用python语言编程,对数据进行相应处理,支持向量机评估R值可能较低,故需要使用遗传算法进行优化。求程序。大家的程序部分我进行了采用,发现导入数据后出现了报错,为could not convert string to float '编辑’
查询一些常规解决方法未解决,希望能解决

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  • CodeBytes 2023-03-11 00:05
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    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.metrics import r2_score
    import random
    
    # 导入数据
    data = pd.read_csv('your_data.csv')
    
    # 划分数据集
    X = data.drop(columns=['target_column'])
    y = data['target_column']
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    # 定义支持向量机模型
    def svm_model(C, gamma):
        model = SVC(kernel='rbf', C=C, gamma=gamma)
        model.fit(X_train, y_train)
        y_pred = model.predict(X_test)
        return r2_score(y_test, y_pred)
    
    # 定义遗传算法参数优化函数
    def genetic_algorithm():
        # 初始化参数范围
        C_range = [0.1, 1, 10, 100]
        gamma_range = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]
        
        # 定义种群数量和迭代次数
        population_size = 10
        generations = 50
        
        # 随机初始化种群
        population = []
        for i in range(population_size):
            C = random.choice(C_range)
            gamma = random.choice(gamma_range)
            population.append((C, gamma))
        
        # 进化
        for i in range(generations):
            # 评估种群中每个个体的适应度(即R2分数)
            scores = [svm_model(individual[0], individual[1]) for individual in population]
            
            # 选择精英个体并进行复制
            elite_indices = sorted(range(len(scores)), key=lambda x: scores[x])[-2:]
            elite_population = [population[index] for index in elite_indices] * 3
            
            # 交叉和变异
            new_population = []
            for j in range(population_size):
                parent1, parent2 = random.sample(elite_population, 2)
                C = random.choice([parent1[0], parent2[0]])
                gamma = random.choice([parent1[1], parent2[1]])
                if random.random() < 0.1: # 10%的概率进行变异
                    C = random.choice(C_range)
                    gamma = random.choice(gamma_range)
                new_population.append((C, gamma))
            
            population = new_population
        
        # 返回最优解
        best_individual = sorted(zip(population, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0]
        return best_individual[0]
    
    # 优化支持向量机模型的参数
    best_params = genetic_algorithm()
    
    # 训练和评估支持向量机模型
    r2 = svm_model(best_params[0], best_params[1])
    
    # 打印R2分数和最优参数
    print('R2 score:', r2)
    print('Best params:', best_params)
    
    
    
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