一種結合PSO優化調參的SVM數據分類和預測研究

肖明魁

（江蘇經貿職業技術學院，江蘇南京 210000)

0 引言

隨著大數據時代的到來，數據分類和預測已經成為眾多領域中不可或缺的重要任務，例如金融風險評估、醫療診斷、圖像識別等。因此，如何高效、準確地進行數據分類和預測成為當前機器學習和數據分析領域中的研究熱點。支持向量機(SVM)是一種常用的機器學習算法，具有良好的分類和預測性能，但是其性能很大程度上取決于選取的核函數和參數。粒子群優化(PSO)是一種優化算法，能夠在搜索空間中找到最優解[1]。然而，SVM 和PSO 各自在算法的時間復雜度、搜索空間的局限性等方面都存在一定的問題，因此本文提出了一種基于SVM 和PSO 相結合的新型算法，旨在充分發揮兩種算法的優點，同時避免它們各自存在的問題，以提高數據分類和預測的準確性和效率。

1 SVM和PSO概述

1.1 SVM和PSO簡介

支持向量機(SVM)是一種常用的機器學習算法，可以用于數據分類和預測。SVM 通過找到一個最優超平面，將不同類別的數據分開，從而實現分類[2]。SVM具有良好的泛化能力和魯棒性，被廣泛應用于不同領域的數據分類和預測任務中。

粒子群優化(PSO)是一種基于群體智能的優化算法，可以用于求解復雜的優化問題。PSO通過模擬鳥群覓食的過程，通過不斷更新每個粒子的速度和位置，來搜索最優解。PSO 具有全局搜索能力、易于實現和收斂速度快等優點，在數據分類和預測中也有著廣泛的應用[3]。對于一組粒子，每個粒子的位置表示為xi=(xi1,xi2,...,xid)，速度表示為vi=(vi1,vi2,...,vid)，其中i=1,2,...,N，d表示問題的維度，N表示粒子的數量。假設當前全局最優解為v=(v1,v2,...,vd)，則粒子i的更新公式為：

其中，ω 是慣性權重因子，c1和c2分別是學習因子，rand()是隨機數，pbesti是粒子i的個體最優位置，表示粒子i在搜索過程中找到的最優位置，gbesti是粒子群整體最優位置，表示粒子群歷史最佳位置向量[4]。通過不斷的迭代更新粒子的位置和速度，使得每個粒子不斷向著局部最優解和全局最優解靠近，最終達到問題的最優解。

1.2 相關算法的優缺點分析

SVM和PSO在不同領域發揮不同作用，兩種算法的優缺點如表1所示[5]。

2 SVM和PSO相結合的算法設計

SVM通常用于分類和回歸問題，而PSO用于解決優化問題，將它們結合起來可以得到一種強大的算法，可以在分類和回歸問題中得到更好的性能[6]。具體來說，SVM和PSO的結合可以通過以下步驟實現：

首先，定義SVM的目標函數，包括SVM的懲罰參數C、核函數類型和參數等。通常，SVM 的目標函數是一個凸函數，可以使用凸優化算法求解。

表1 PSO和SVM優缺點對比

接著，將PSO算法應用于SVM的優化問題中。在PSO 算法中，將SVM 的目標函數作為適應度函數，將懲罰參數C、核函數類型和參數作為搜索空間中的變量。

根據PSO 算法的原理，初始化一組隨機粒子，并迭代更新每個粒子的速度和位置。更新后的位置和速度將用于計算適應度函數，并根據適應度函數的值來更新每個粒子的最優位置和全局最優位置。

重復迭代更新直到達到預定的停止條件，例如達到最大迭代次數或收斂到一個閾值。

最后，將找到的最優解應用于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相結合的算法設計并不唯一，具體的實現方式可能因應用場景和問題而異。因此，算法的性能和效果也需要通過實驗驗證和調優來確定[7]。

3 實驗設計與結果分析

通過SVM 和PSO 相結合進行分類和優化問題的求解，SVM 是一種傳統的分類算法，PSO 是一種全局優化算法。二者結合可以得到更好的性能。

3.1 實驗設計和數據集介紹

本實驗的設計思路是結合支持向量機和粒子群優化算法來提高SVM的分類性能。具體地，利用PSO算法來優化SVM 的超參數，以求得更優的分類器[8]。在PSO算法中，將SVM的參數C和gamma作為粒子的位置，通過不斷迭代更新粒子的位置，找到使分類器性能最優的超參數組合。

本實驗采用的是UCI機器學習庫中的Wine Quality數據集，該數據集包含了紅酒的化學特征以及對應的品質評分。

3.1.1 算法框架

SVM 和PSO 結合的數據分類和預測算法的主要思想是，將SVM 和PSO 兩種機器學習算法結合起來，利用PSO算法對SVM模型進行超參數優化，從而提高SVM模型的分類準確率，并提高預測精度[9]。

算法框架如下：

1)輸入：訓練樣本集、測試樣本集、超參數。

2)使用原始SVM分類器進行分類，并對測試結果進行評估，包括準確率、精確率、召回率和F1得分。

3)使用網格搜索SVM分類器進行分類，并對測試結果進行評估，包括準確率、精確率、召回率和F1得分。

4)使用PSO算法優化SVM分類器的超參數，并對測試結果進行評估，包括準確率、精確率、召回率和F1得分。

5)輸出所有分類器的測試結果。

6)將所有分類器的測試結果存儲到一個表格中。

流程圖如圖1所示：

圖1 算法流程圖

3.1.2 算法實現

本文結合Wine 數據集和Python 語言，編寫程序實現SVM和PSO結合的數據分類和預測算法。

首先導入了需要用到的模塊，包括pandas 用于數據處理，numpy 用于數值計算，random 用于生成隨機數，以及sklearn 中的模塊用于數據集加載、模型訓練、性能評估等。使用datasets.load_wine() 方法加載紅酒數據集，將數據集賦值給wine 變量，數據集中的特征矩陣和標簽分別賦值給X和y變量。代碼如下：

然后，使用原始的SVM 分類器對數據進行分類，并計算準確度、精確度、召回率和F1得分等指標。接著，使用網格搜索算法對SVM 分類器的參數進行優化，并計算模型的評價指標[10]。最后，使用粒子群優化算法對SVM分類器的參數進行優化，并計算模型的評價指標。代碼如下：

使用粒子群優化算法對SVM 分類器的參數進行優化，并計算模型的評價指標。具體來說，使用了PySwarms 庫實現了一個全局最優PSO，來尋找SVM模型的最佳超參數[11]。優化目標是最小化錯誤率，即最大化分類準確性。

首先，定義了一個optimize_svm 函數，它接受SVM 模型的超參數(C和gamma)，訓練SVM 模型并對測試數據進行預測，最后返回分類性能度量指標（準確性、精度、召回率和F1 得分）。在這個函數中，使用了Scikit-learn 庫中的accuracy_score、precision_score、recall_score 和f1_score 函數來計算分類性能度量指標。

接下來，使用PySwarms 庫創建一個Global-BestPSO 優化器，并設置相關參數，例如粒子數、維數、權重參數和約束邊界等。然后，在最佳超參數和最佳分類性能指標之間進行適當的轉換，并將結果存儲到一個Pandas 數據框中。

最后，輸出了SVM 模型的原始分類結果、網格分類結果和PSO 優化結果，并將所有結果存儲到一個Pandas 數據框中。同時，也展示了一些分類性能度量指標，例如準確性、精度、召回率和F1 得分。

代碼如下：

表2 實驗代碼運行結果

實驗結果表明，相對于原始SVM 分類，經過PSO優化后的算法無論從精確度、準確度、召回率、F1分值等指標上的表現均優于前者，基本與網絡搜索持平。根據不同數據集可進一步通過調整超參等方法得到更理想的模型。

4 結束語

綜上所述，本研究提出了一種新型的基于SVM和PSO相結合的算法，該算法在數據分類和預測中表現出較為優秀的性能。通過實驗證明，該算法相較于傳統的SVM算法，能夠更準確地分類和預測數據[12]。這為實際應用中的數據分類和預測提供了更好的解決方案，并為相關領域的研究提供了新的思路和方法。未來將繼續深入探究該算法的優化和改進，并進一步拓展其應用范圍，以更好地滿足實際需求。