Optimización de enjambre de partículas basada en la predicción de regresión de la máquina de vectores de soporte (SVM) de MATLAB
Particle Swarm Optimization (PSO) es un algoritmo de optimización basado en inteligencia de enjambre, que a menudo se usa para resolver varios problemas, incluida la optimización de parámetros en el aprendizaje automático. Support Vector Machine (SVM) es un poderoso modelo de clasificación y regresión. Este artículo presentará cómo usar MATLAB para implementar el algoritmo de optimización de enjambre de partículas para optimizar la predicción de regresión de SVM y proporcionar el código fuente correspondiente.
1. Antecedentes
En el aprendizaje automático, la predicción de regresión es una tarea importante, cuyo objetivo es predecir el valor continuo de la variable de salida de acuerdo con la variable de entrada. SVM es un modelo de regresión muy potente que ajusta los datos encontrando el mejor hiperplano. Sin embargo, cuando se utiliza SVM para la predicción de regresión, la elección de los parámetros adecuados es fundamental para el rendimiento del modelo. Los métodos tradicionales generalmente usan validación cruzada para ajustar parámetros, pero este enfoque puede ser costoso desde el punto de vista computacional. Para optimizar el proceso de selección de parámetros de SVM, se puede utilizar el algoritmo de optimización de enjambre de partículas.
2. Pasos de predicción de regresión SVM de optimización de enjambre de partículas
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Preparación de datos
En primer lugar, se debe preparar el conjunto de datos de regresión para el entrenamiento y las pruebas. Asegúrese de que el conjunto de datos esté correctamente preprocesado, como el escalado o la normalización de características. -
Inicialice el enjambre de partículas
Inicialice la posición y la velocidad del enjambre de partículas. Cada partícula representa un conjunto de parámetros SVM, incluido el factor de penalización C y el parámetro de función kernel γ, etc. Estos parámetros se pueden inicializar aleatoriamente y a cada partícula se le asigna un valor de aptitud. -
Calcule la función de aptitud
Use los parámetros de cada partícula en el enjambre de partículas actual para entrenar el modelo SVM y calcule su error de predicción en el conjunto de entrenamiento como el valor de aptitud. -
Actualice la velocidad y la posición de las partículas
Actualice la velocidad y la posición de cada partícula de acuerdo con el principio del algoritmo de enjambre de partículas. La actualización de velocidad tiene en cuenta la influencia de la solución óptima individual y la solución óptima global, para que el enjambre de partículas converja hacia una mejor solución. -
Actualizar solución óptima
Actualiza la solución óptima global, es decir, los parámetros de la partícula con el error de predicción más pequeño. </