改良された moth to Flame アルゴリズムに基づく最小乗数サポート ベクター マシン (LS-SVM) 予測
最小二乗サポート ベクター マシン (LS-SVM) は、分類および回帰問題に一般的に使用される機械学習アルゴリズムです。LS-SVM は、目的関数を最小化する最適化問題を解くことによってモデルを構築します。蛾から炎へのアルゴリズムは、自然界における蛾の炎への挙動に基づいた最適化アルゴリズムであり、蛾が光源を探す過程をシミュレートして最適解を見つけます。この記事では、改良された蛾から炎へのアルゴリズムに基づく LS-SVM 予測を紹介し、対応する MATLAB ソース コードを提供します。
まず、MATLAB をインストールし、対応するツールキットを準備する必要があります。MATLAB では、ezyfitツールキットを使用して LS-SVM モデルのトレーニングと予測を実装できます。
% Step 1: 准备数据
% 假设我们有一个包含n个样本的训练集X和对应的输出向量Y
% X是一个n×m的矩阵，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
% Y是一个n×1的向量，代表每个样本的输出
% Step 2: 训练LS-SVM模型
% 使用ezyfit工具包的ezlssvm函数训练模型
model = ezlssvm(X, Y