Matlab のカッコー検索アルゴリズムに基づく SVM 回帰予測の最適化
はじめに:
サポート ベクター マシン (SVM) は、回帰予測タスクに使用できる、一般的に使用される機械学習アルゴリズムです。カッコー検索アルゴリズム (CSA) は、鳥の巣カバーと産卵行動のシミュレーションに基づいた最適化アルゴリズムであり、グローバルな収束性と高い検索効率を備えています。この記事では、Matlab を使用して SVM 回帰予測モデルを最適化するカッコー検索アルゴリズムを作成し、対応するソース コードを提供する方法を紹介します。
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SVM 回帰予測
SVM 回帰は、回帰予測を達成するために、サンプル点と超平面の間の距離が最小になるように最適な超平面を見つけることです。具体的には、トレーニング サンプル セット {(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)} があるとします。ここで、xi は入力特徴、yi は対応する出力値です。SVM 回帰の目的は、すべての i について |f(xi) - yi| ≤ ε が満たされ、ε が可能な限り最小化されるような線形関数 f(x) = w x + b を見つけることです。 -
カッコー探索アルゴリズム
カッコー探索アルゴリズムは、自然界の鳥類の繁殖行動に基づいた最適化アルゴリズムであり、カッコウの産卵行動をシミュレートすることで探索空間の探索を実現します。アルゴリズムの基本的な考え方は、一連のネスト (解空間) を維持することであり、各ネストは候補解に対応します。巣を探したり、巣から卵を盗んだりする鳥の行動をシミュレートすることで、候補解間の情報伝達と進化が実現します。 -
Cuckoo 探索アルゴリズムは SVM 回帰予測を最適化します。
3.1 データの前処理
まず、特定のトレーニング データセットに対して、データの標準化を実行して固有値を適切な範囲にスケールします。一般的に使用される方法は Z スコア標準化です。これは、各特徴値から平均を引き、それを標準偏差で割ります。
3.2 カッコー検索アルゴリズム
カッコー検索アルゴリズムでは、各ネストは候補解、つまり SVM モジュールのセットに対応します。