一種結(jié)合PSO優(yōu)化調(diào)參的SVM數(shù)據(jù)分類和預(yù)測研究

肖明魁

（江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學院，江蘇南京 210000)

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分類和預(yù)測已經(jīng)成為眾多領(lǐng)域中不可或缺的重要任務(wù)，例如金融風險評估、醫(yī)療診斷、圖像識別等。因此，如何高效、準確地進行數(shù)據(jù)分類和預(yù)測成為當前機器學習和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的研究熱點。支持向量機(SVM)是一種常用的機器學習算法，具有良好的分類和預(yù)測性能，但是其性能很大程度上取決于選取的核函數(shù)和參數(shù)。粒子群優(yōu)化(PSO)是一種優(yōu)化算法，能夠在搜索空間中找到最優(yōu)解[1]。然而，SVM 和PSO 各自在算法的時間復(fù)雜度、搜索空間的局限性等方面都存在一定的問題，因此本文提出了一種基于SVM 和PSO 相結(jié)合的新型算法，旨在充分發(fā)揮兩種算法的優(yōu)點，同時避免它們各自存在的問題，以提高數(shù)據(jù)分類和預(yù)測的準確性和效率。

1 SVM和PSO概述

1.1 SVM和PSO簡介

支持向量機(SVM)是一種常用的機器學習算法，可以用于數(shù)據(jù)分類和預(yù)測。SVM 通過找到一個最優(yōu)超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開，從而實現(xiàn)分類[2]。SVM具有良好的泛化能力和魯棒性，被廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分類和預(yù)測任務(wù)中。

粒子群優(yōu)化(PSO)是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，可以用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。PSO通過模擬鳥群覓食的過程，通過不斷更新每個粒子的速度和位置，來搜索最優(yōu)解。PSO 具有全局搜索能力、易于實現(xiàn)和收斂速度快等優(yōu)點，在數(shù)據(jù)分類和預(yù)測中也有著廣泛的應(yīng)用[3]。對于一組粒子，每個粒子的位置表示為xi=(xi1,xi2,...,xid)，速度表示為vi=(vi1,vi2,...,vid)，其中i=1,2,...,N，d表示問題的維度，N表示粒子的數(shù)量。假設(shè)當前全局最優(yōu)解為v=(v1,v2,...,vd)，則粒子i的更新公式為：

其中，ω 是慣性權(quán)重因子，c1和c2分別是學習因子，rand()是隨機數(shù)，pbesti是粒子i的個體最優(yōu)位置，表示粒子i在搜索過程中找到的最優(yōu)位置，gbesti是粒子群整體最優(yōu)位置，表示粒子群歷史最佳位置向量[4]。通過不斷的迭代更新粒子的位置和速度，使得每個粒子不斷向著局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解靠近，最終達到問題的最優(yōu)解。

1.2 相關(guān)算法的優(yōu)缺點分析

SVM和PSO在不同領(lǐng)域發(fā)揮不同作用，兩種算法的優(yōu)缺點如表1所示[5]。

2 SVM和PSO相結(jié)合的算法設(shè)計

SVM通常用于分類和回歸問題，而PSO用于解決優(yōu)化問題，將它們結(jié)合起來可以得到一種強大的算法，可以在分類和回歸問題中得到更好的性能[6]。具體來說，SVM和PSO的結(jié)合可以通過以下步驟實現(xiàn)：

首先，定義SVM的目標函數(shù)，包括SVM的懲罰參數(shù)C、核函數(shù)類型和參數(shù)等。通常，SVM 的目標函數(shù)是一個凸函數(shù)，可以使用凸優(yōu)化算法求解。

表1 PSO和SVM優(yōu)缺點對比

接著，將PSO算法應(yīng)用于SVM的優(yōu)化問題中。在PSO 算法中，將SVM 的目標函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，將懲罰參數(shù)C、核函數(shù)類型和參數(shù)作為搜索空間中的變量。

根據(jù)PSO 算法的原理，初始化一組隨機粒子，并迭代更新每個粒子的速度和位置。更新后的位置和速度將用于計算適應(yīng)度函數(shù)，并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)的值來更新每個粒子的最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置。

重復(fù)迭代更新直到達到預(yù)定的停止條件，例如達到最大迭代次數(shù)或收斂到一個閾值。

最后，將找到的最優(yōu)解應(yīng)用于SVM 模型中，得到用于分類或回歸的模型。

需要注意的是，將SVM和PSO相結(jié)合的算法設(shè)計并不唯一，具體的實現(xiàn)方式可能因應(yīng)用場景和問題而異。因此，算法的性能和效果也需要通過實驗驗證和調(diào)優(yōu)來確定[7]。

3 實驗設(shè)計與結(jié)果分析

通過SVM 和PSO 相結(jié)合進行分類和優(yōu)化問題的求解，SVM 是一種傳統(tǒng)的分類算法，PSO 是一種全局優(yōu)化算法。二者結(jié)合可以得到更好的性能。

3.1 實驗設(shè)計和數(shù)據(jù)集介紹

本實驗的設(shè)計思路是結(jié)合支持向量機和粒子群優(yōu)化算法來提高SVM的分類性能。具體地，利用PSO算法來優(yōu)化SVM 的超參數(shù)，以求得更優(yōu)的分類器[8]。在PSO算法中，將SVM的參數(shù)C和gamma作為粒子的位置，通過不斷迭代更新粒子的位置，找到使分類器性能最優(yōu)的超參數(shù)組合。

本實驗采用的是UCI機器學習庫中的Wine Quality數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了紅酒的化學特征以及對應(yīng)的品質(zhì)評分。

3.1.1 算法框架

SVM 和PSO 結(jié)合的數(shù)據(jù)分類和預(yù)測算法的主要思想是，將SVM 和PSO 兩種機器學習算法結(jié)合起來，利用PSO算法對SVM模型進行超參數(shù)優(yōu)化，從而提高SVM模型的分類準確率，并提高預(yù)測精度[9]。

算法框架如下：

1)輸入：訓(xùn)練樣本集、測試樣本集、超參數(shù)。

2)使用原始SVM分類器進行分類，并對測試結(jié)果進行評估，包括準確率、精確率、召回率和F1得分。

3)使用網(wǎng)格搜索SVM分類器進行分類，并對測試結(jié)果進行評估，包括準確率、精確率、召回率和F1得分。

4)使用PSO算法優(yōu)化SVM分類器的超參數(shù)，并對測試結(jié)果進行評估，包括準確率、精確率、召回率和F1得分。

5)輸出所有分類器的測試結(jié)果。

6)將所有分類器的測試結(jié)果存儲到一個表格中。

流程圖如圖1所示：

圖1 算法流程圖

3.1.2 算法實現(xiàn)

本文結(jié)合Wine 數(shù)據(jù)集和Python 語言，編寫程序?qū)崿F(xiàn)SVM和PSO結(jié)合的數(shù)據(jù)分類和預(yù)測算法。

首先導(dǎo)入了需要用到的模塊，包括pandas 用于數(shù)據(jù)處理，numpy 用于數(shù)值計算，random 用于生成隨機數(shù)，以及sklearn 中的模塊用于數(shù)據(jù)集加載、模型訓(xùn)練、性能評估等。使用datasets.load_wine() 方法加載紅酒數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集賦值給wine 變量，數(shù)據(jù)集中的特征矩陣和標簽分別賦值給X和y變量。代碼如下：

然后，使用原始的SVM 分類器對數(shù)據(jù)進行分類，并計算準確度、精確度、召回率和F1得分等指標。接著，使用網(wǎng)格搜索算法對SVM 分類器的參數(shù)進行優(yōu)化，并計算模型的評價指標[10]。最后，使用粒子群優(yōu)化算法對SVM分類器的參數(shù)進行優(yōu)化，并計算模型的評價指標。代碼如下：

使用粒子群優(yōu)化算法對SVM 分類器的參數(shù)進行優(yōu)化，并計算模型的評價指標。具體來說，使用了PySwarms 庫實現(xiàn)了一個全局最優(yōu)PSO，來尋找SVM模型的最佳超參數(shù)[11]。優(yōu)化目標是最小化錯誤率，即最大化分類準確性。

首先，定義了一個optimize_svm 函數(shù)，它接受SVM 模型的超參數(shù)(C和gamma)，訓(xùn)練SVM 模型并對測試數(shù)據(jù)進行預(yù)測，最后返回分類性能度量指標（準確性、精度、召回率和F1 得分）。在這個函數(shù)中，使用了Scikit-learn 庫中的accuracy_score、precision_score、recall_score 和f1_score 函數(shù)來計算分類性能度量指標。

接下來，使用PySwarms 庫創(chuàng)建一個Global-BestPSO 優(yōu)化器，并設(shè)置相關(guān)參數(shù)，例如粒子數(shù)、維數(shù)、權(quán)重參數(shù)和約束邊界等。然后，在最佳超參數(shù)和最佳分類性能指標之間進行適當?shù)霓D(zhuǎn)換，并將結(jié)果存儲到一個Pandas 數(shù)據(jù)框中。

最后，輸出了SVM 模型的原始分類結(jié)果、網(wǎng)格分類結(jié)果和PSO 優(yōu)化結(jié)果，并將所有結(jié)果存儲到一個Pandas 數(shù)據(jù)框中。同時，也展示了一些分類性能度量指標，例如準確性、精度、召回率和F1 得分。

代碼如下：

表2 實驗代碼運行結(jié)果

實驗結(jié)果表明，相對于原始SVM 分類，經(jīng)過PSO優(yōu)化后的算法無論從精確度、準確度、召回率、F1分值等指標上的表現(xiàn)均優(yōu)于前者，基本與網(wǎng)絡(luò)搜索持平。根據(jù)不同數(shù)據(jù)集可進一步通過調(diào)整超參等方法得到更理想的模型。

4 結(jié)束語

綜上所述，本研究提出了一種新型的基于SVM和PSO相結(jié)合的算法，該算法在數(shù)據(jù)分類和預(yù)測中表現(xiàn)出較為優(yōu)秀的性能。通過實驗證明，該算法相較于傳統(tǒng)的SVM算法，能夠更準確地分類和預(yù)測數(shù)據(jù)[12]。這為實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)分類和預(yù)測提供了更好的解決方案，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法。未來將繼續(xù)深入探究該算法的優(yōu)化和改進，并進一步拓展其應(yīng)用范圍，以更好地滿足實際需求。