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

肖明魁

（江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇南京 210000)

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、醫(yī)療診斷、圖像識(shí)別等。因此，如何高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)成為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。支持向量機(jī)(SVM)是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有良好的分類和預(yù)測(cè)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(shí)間復(fù)雜度、搜索空間的局限性等方面都存在一定的問(wèn)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(diǎn)，同時(shí)避免它們各自存在的問(wèn)題，以提高數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。

1 SVM和PSO概述

1.1 SVM和PSO簡(jiǎn)介

支持向量機(jī)(SVM)是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以用于數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)。SVM 通過(guò)找到一個(gè)最優(yōu)超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開(kāi)，從而實(shí)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(cè)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(wèn)題。PSO通過(guò)模擬鳥(niǎo)群覓食的過(guò)程，通過(guò)不斷更新每個(gè)粒子的速度和位置，來(lái)搜索最優(yōu)解。PSO 具有全局搜索能力、易于實(shí)現(xiàn)和收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，在數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)中也有著廣泛的應(yīng)用[3]。對(duì)于一組粒子，每個(gè)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(wèn)題的維度，N表示粒子的數(shù)量。假設(shè)當(dāng)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(xué)習(xí)因子，rand()是隨機(jī)數(shù)，pbesti是粒子i的個(gè)體最優(yōu)位置，表示粒子i在搜索過(guò)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(guò)不斷的迭代更新粒子的位置和速度，使得每個(gè)粒子不斷向著局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解靠近，最終達(dá)到問(wèn)題的最優(yōu)解。

1.2 相關(guān)算法的優(yōu)缺點(diǎn)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(diǎn)如表1所示[5]。

2 SVM和PSO相結(jié)合的算法設(shè)計(jì)

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

首先，定義SVM的目標(biāo)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(biāo)函數(shù)是一個(gè)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(diǎn)對(duì)比

接著，將PSO算法應(yīng)用于SVM的優(yōu)化問(wèn)題中。在PSO 算法中，將SVM 的目標(biāo)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(jī)粒子，并迭代更新每個(gè)粒子的速度和位置。更新后的位置和速度將用于計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)，并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)的值來(lái)更新每個(gè)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(dá)到預(yù)定的停止條件，例如達(dá)到最大迭代次數(shù)或收斂到一個(gè)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(jì)并不唯一，具體的實(shí)現(xiàn)方式可能因應(yīng)用場(chǎng)景和問(wèn)題而異。因此，算法的性能和效果也需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和調(diào)優(yōu)來(lái)確定[7]。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

通過(guò)SVM 和PSO 相結(jié)合進(jìn)行分類和優(yōu)化問(wèn)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(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)集介紹

本實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)思路是結(jié)合支持向量機(jī)和粒子群優(yōu)化算法來(lái)提高SVM的分類性能。具體地，利用PSO算法來(lái)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(guò)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(shí)驗(yàn)采用的是UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中的Wine Quality數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了紅酒的化學(xué)特征以及對(duì)應(yīng)的品質(zhì)評(píng)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(cè)算法的主要思想是，將SVM 和PSO 兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合起來(lái)，利用PSO算法對(duì)SVM模型進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，從而提高SVM模型的分類準(zhǔn)確率，并提高預(yù)測(cè)精度[9]。

算法框架如下：

1)輸入：訓(xùn)練樣本集、測(cè)試樣本集、超參數(shù)。

2)使用原始SVM分類器進(jìn)行分類，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，包括準(zhǔn)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(jìn)行分類，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，包括準(zhǔn)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(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1得分。

5)輸出所有分類器的測(cè)試結(jié)果。

6)將所有分類器的測(cè)試結(jié)果存儲(chǔ)到一個(gè)表格中。

流程圖如圖1所示：

圖1 算法流程圖

3.1.2 算法實(shí)現(xiàn)

本文結(jié)合Wine 數(shù)據(jù)集和Python 語(yǔ)言，編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)SVM和PSO結(jié)合的數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)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(jì)算，random 用于生成隨機(jī)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(píng)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(biāo)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并計(jì)算準(zhǔn)確度、精確度、召回率和F1得分等指標(biāo)。接著，使用網(wǎng)格搜索算法對(duì)SVM 分類器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并計(jì)算模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)[10]。最后，使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)SVM分類器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并計(jì)算模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。代碼如下：

使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)SVM 分類器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并計(jì)算模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體來(lái)說(shuō)，使用了PySwarms 庫(kù)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)全局最優(yōu)PSO，來(lái)尋找SVM模型的最佳超參數(shù)[11]。優(yōu)化目標(biāo)是最小化錯(cuò)誤率，即最大化分類準(zhǔn)確性。

首先，定義了一個(gè)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(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后返回分類性能度量指標(biāo)（準(zhǔn)確性、精度、召回率和F1 得分）。在這個(gè)函數(shù)中，使用了Scikit-learn 庫(kù)中的accuracy_score、precision_score、recall_score 和f1_score 函數(shù)來(lái)計(jì)算分類性能度量指標(biāo)。

接下來(lái)，使用PySwarms 庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)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(biāo)之間進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)換，并將結(jié)果存儲(chǔ)到一個(gè)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(chǔ)到一個(gè)Pandas 數(shù)據(jù)框中。同時(shí)，也展示了一些分類性能度量指標(biāo)，例如準(zhǔn)確性、精度、召回率和F1 得分。

代碼如下：

表2 實(shí)驗(yàn)代碼運(yùn)行結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于原始SVM 分類，經(jīng)過(guò)PSO優(yōu)化后的算法無(wú)論從精確度、準(zhǔn)確度、召回率、F1分值等指標(biāo)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(jìn)一步通過(guò)調(diào)整超參等方法得到更理想的模型。

4 結(jié)束語(yǔ)

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(cè)中表現(xiàn)出較為優(yōu)秀的性能。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該算法相較于傳統(tǒng)的SVM算法，能夠更準(zhǔn)確地分類和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)[12]。這為實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)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(lái)將繼續(xù)深入探究該算法的優(yōu)化和改進(jìn)，并進(jìn)一步拓展其應(yīng)用范圍，以更好地滿足實(shí)際需求。