该方法将粒子群算法与SVM算法相结合,利用粒子群算法的全局搜索能力来优化SVM算法的超参数,从而提高SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性能。 1. 引言 支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务。SVM算法的基本思想是将数据映射到高维空间,然后在高维空间中找到一个超平面将数据分开。超平...
特征选择:使用SVM-RFE算法对输入特征进行排序和选择。SVM-RFE是一种递归特征消除算法,它通过反复训练支持向量机(SVM)模型,并剔除最不重要的特征,直到达到指定的特征数量或达到某个停止准则。 特征提取:使用SVM-RFE选择的特征作为输入,从训练数据集中提取这些特征。 神经网络构建:构建一个BP神经网络模型,该模型具有适当...
支持向量机 (Support Vector Machines,SVM) 有两个重要参数:一个是正则化系数(c),一个是核参数(g,高斯核函数)。针对这两个参数的优化,在libsvm工具箱的基础上,本文介绍基于群智能优化算法的SVM 参数优化。 优化算法(均为MATLAB的内置函数) 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO) 遗传算法(Genetic Algorithm...
实验结果表明,POA-CNN-SVM回归预测方法能够有效提高数据回归预测的准确性。在波士顿房价数据集上,POA-CNN-SVM回归预测方法的平均绝对误差(MAE)为0.12,均方根误差(RMSE)为0.16。在加州房价数据集上,POA-CNN-SVM回归预测方法的MAE为0.21,RMSE为0.28。 7. 结论 本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合支持向量...
GA-LSSVM是一种使用遗传算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)进行回归预测的方法。LSSVM是一种非常常用的机器学习方法,它可以用于回归和分类问题。 在传统的LSSVM中,模型的参数是通过最小化目标函数来确定的。而在GA-LSSVM中,遗传算法被用来搜索最优的参数组合。遗传算法是一种...
SA-SVM(Simulated Annealing Support Vector Machine)是一种基于模拟退火算法优化支持向量机的数据回归预测方法。该方法结合了支持向量机(SVM)和模拟退火算法,能够在保证预测精度的前提下,提高模型的泛化能力和鲁棒性。 SVM是一种经典的机器学习算法,其核心思想是通过寻找最优的超平面来实现数据分类或回归预测。在SVM中,...
本文提出一种麻雀算法优化基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法,其在传统支持向量机 SVM 基础上,将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束,极大地方便了求解过程,克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归,能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。
本文提出一种基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法,其在传统支持向量机 SVM 基础上,将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束,极大地方便了求解过程,克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归,能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。GA 算法是由美国...
根据上面三个模型的结果,可以看出预测结果的类别数量分布非常不均衡 sumsum(TeYaHD == 0)针对这一现象,需要采取方法平衡数据集。 数据获取 在下面公众号后台回复“心脏病风险数据”,可获取完整数据。本文摘选 《R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测FRAMINGHAM心脏病风险和模型诊断可视化》 ,点击“阅读原文”获...
基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的数据回归预测 matlab代码 基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的数据回归预测 matlab代码 ID:9329643681473808