一种结合PSO优化调参的SVM数据分类和预测研究
2023-11-07肖明魁
肖明魁
（江苏经贸职业技术学院，江苏南京 210000)
0 引言
随着大数据时代的到来，数据分类和预测已经成为众多领域中不可或缺的重要任务，例如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。因此，如何高效、准确地进行数据分类和预测成为当前机器学习和数据分析领域中的研究热点。支持向量机(SVM)是一种常用的机器学习算法，具有良好的分类和预测性能，但是其性能很大程度上取决于选取的核函数和参数。粒子群优化(PSO)是一种优化算法，能够在搜索空间中找到最优解[1]。然而，SVM 和PSO 各自在算法的时间复杂度、搜索空间的局限性等方面都存在一定的问题，因此本文提出了一种基于SVM 和PSO 相结合的新型算法，旨在充分发挥两种算法的优点，同时避免它们各自存在的问题，以提高数据分类和预测的准确性和效率。
1 SVM和PSO概述
1.1 SVM和PSO简介
支持向量机(SVM)是一种常用的机器学习算法，可以用于数据分类和预测。SVM 通过找到一个最优超平面，将不同类别的数据分开，从而实现分类[2]。SVM具有良好的泛化能力和鲁棒性，被广泛应用于不同领域的数据分类和预测任务中。
粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法，可以用于求解复杂的优化问题。PSO通过模拟鸟群觅食的过程，通过不断更新每个粒子的速度和位置，来搜索最优解。PSO 具有全局搜索能力、易于实现和收敛速度快等优点，在数据分类和预测中也有着广泛的应用[3]。对于一组粒子，每个粒子的位置表示为xi=(xi1,xi2,...,xid)，速度表示为vi=(vi1,vi2,...,vid)，其中i=1,2,...,N，d表示问题的维度，N表示粒子的数量。假设当前全局最优解为v=(v1,v2,...,vd)，则粒子i的更新公式为：
其中，ω 是惯性权重因子，c1和c2分别是学习因子，rand()是随机数，pbesti是粒子i的个体最优位置，表示粒子i在搜索过程中找到的最优位置，gbesti是粒子群整体最优位置，表示粒子群历史最佳位置向量[4]。通过不断的迭代更新粒子的位置和速度，使得每个粒子不断向着局部最优解和全局最优解靠近，最终达到问题的最优解。
1.2 相关算法的优缺点分析
SVM和PSO在不同领域发挥不同作用，两种算法的优缺点如表1所示[5]。
2 SVM和PSO相结合的算法设计
SVM通常用于分类和回归问题，而PSO用于解决优化问题，将它们结合起来可以得到一种强大的算法，可以在分类和回归问题中得到更好的性能[6]。具体来说，SVM和PSO的结合可以通过以下步骤实现：
首先，定义SVM的目标函数，包括SVM的惩罚参数C、核函数类型和参数等。通常，SVM 的目标函数是一个凸函数，可以使用凸优化算法求解。
表1 PSO和SVM优缺点对比
接着，将PSO算法应用于SVM的优化问题中。在PSO 算法中，将SVM 的目标函数作为适应度函数，将惩罚参数C、核函数类型和参数作为搜索空间中的变量。
根据PSO 算法的原理，初始化一组随机粒子，并迭代更新每个粒子的速度和位置。更新后的位置和速度将用于计算适应度函数，并根据适应度函数的值来更新每个粒子的最优位置和全局最优位置。
重复迭代更新直到达到预定的停止条件，例如达到最大迭代次数或收敛到一个阈值。
最后，将找到的最优解应用于SVM 模型中，得到用于分类或回归的模型。
需要注意的是，将SVM和PSO相结合的算法设计并不唯一，具体的实现方式可能因应用场景和问题而异。因此，算法的性能和效果也需要通过实验验证和调优来确定[7]。
3 实验设计与结果分析
通过SVM 和PSO 相结合进行分类和优化问题的求解，SVM 是一种传统的分类算法，PSO 是一种全局优化算法。二者结合可以得到更好的性能。
3.1 实验设计和数据集介绍
本实验的设计思路是结合支持向量机和粒子群优化算法来提高SVM的分类性能。具体地，利用PSO算法来优化SVM 的超参数，以求得更优的分类器[8]。在PSO算法中，将SVM的参数C和gamma作为粒子的位置，通过不断迭代更新粒子的位置，找到使分类器性能最优的超参数组合。
本实验采用的是UCI机器学习库中的Wine Quality数据集，该数据集包含了红酒的化学特征以及对应的品质评分。
3.1.1 算法框架
SVM 和PSO 结合的数据分类和预测算法的主要思想是，将SVM 和PSO 两种机器学习算法结合起来，利用PSO算法对SVM模型进行超参数优化，从而提高SVM模型的分类准确率，并提高预测精度[9]。
算法框架如下：
1)输入：训练样本集、测试样本集、超参数。
2)使用原始SVM分类器进行分类，并对测试结果进行评估，包括准确率、精确率、召回率和F1得分。
3)使用网格搜索SVM分类器进行分类，并对测试结果进行评估，包括准确率、精确率、召回率和F1得分。
4)使用PSO算法优化SVM分类器的超参数，并对测试结果进行评估，包括准确率、精确率、召回率和F1得分。
5)输出所有分类器的测试结果。
6)将所有分类器的测试结果存储到一个表格中。
流程图如图1所示：
图1 算法流程图
3.1.2 算法实现
本文结合Wine 数据集和Python 语言，编写程序实现SVM和PSO结合的数据分类和预测算法。
首先导入了需要用到的模块，包括pandas 用于数据处理，numpy 用于数值计算，random 用于生成随机数，以及sklearn 中的模块用于数据集加载、模型训练、性能评估等。使用datasets.load_wine() 方法加载红酒数据集，将数据集赋值给wine 变量，数据集中的特征矩阵和标签分别赋值给X和y变量。代码如下：
然后，使用原始的SVM 分类器对数据进行分类，并计算准确度、精确度、召回率和F1得分等指标。接着，使用网格搜索算法对SVM 分类器的参数进行优化，并计算模型的评价指标[10]。最后，使用粒子群优化算法对SVM分类器的参数进行优化，并计算模型的评价指标。代码如下：
使用粒子群优化算法对SVM 分类器的参数进行优化，并计算模型的评价指标。具体来说，使用了PySwarms 库实现了一个全局最优PSO，来寻找SVM模型的最佳超参数[11]。优化目标是最小化错误率，即最大化分类准确性。
首先，定义了一个optimize_svm 函数，它接受SVM 模型的超参数(C和gamma)，训练SVM 模型并对测试数据进行预测，最后返回分类性能度量指标（准确性、精度、召回率和F1 得分）。在这个函数中，使用了Scikit-learn 库中的accuracy_score、precision_score、recall_score 和f1_score 函数来计算分类性能度量指标。
接下来，使用PySwarms 库创建一个Global-BestPSO 优化器，并设置相关参数，例如粒子数、维数、权重参数和约束边界等。然后，在最佳超参数和最佳分类性能指标之间进行适当的转换，并将结果存储到一个Pandas 数据框中。
最后，输出了SVM 模型的原始分类结果、网格分类结果和PSO 优化结果，并将所有结果存储到一个Pandas 数据框中。同时，也展示了一些分类性能度量指标，例如准确性、精度、召回率和F1 得分。
代码如下：
表2 实验代码运行结果
实验结果表明，相对于原始SVM 分类，经过PSO优化后的算法无论从精确度、准确度、召回率、F1分值等指标上的表现均优于前者，基本与网络搜索持平。根据不同数据集可进一步通过调整超参等方法得到更理想的模型。
4 结束语
综上所述，本研究提出了一种新型的基于SVM和PSO相结合的算法，该算法在数据分类和预测中表现出较为优秀的性能。通过实验证明，该算法相较于传统的SVM算法，能够更准确地分类和预测数据[12]。这为实际应用中的数据分类和预测提供了更好的解决方案，并为相关领域的研究提供了新的思路和方法。未来将继续深入探究该算法的优化和改进，并进一步拓展其应用范围，以更好地满足实际需求。
