^_^ 2023-03-10 23:53 采纳率: 57.9%

# Python语言支持向量机用遗传算法优化

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• CodeBytes 2023-03-11 00:05
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该回答引用ChatGPT

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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

# 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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