说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。

 

1.项目背景

在当今数据驱动的时代，支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习算法，在分类任务中表现出色，尤其是在高维数据和小样本场景下具有显著优势。然而，SVM的性能高度依赖于超参数的选择，例如正则化参数C 和 gamma 。不合理的超参数配置可能导致模型欠拟合或过拟合，从而降低分类精度。因此，如何高效地优化SVM的超参数成为提升模型性能的关键问题。传统的网格搜索和随机搜索方法虽然简单易用，但在面对高维复杂参数空间时效率较低，难以满足实际需求。

近年来，群体智能优化算法因其全局搜索能力和高效的优化性能而备受关注。其中，粒子群优化（PSO）是一种基于群体行为的启发式优化算法，广泛应用于解决连续优化问题。然而，传统PSO算法在处理复杂优化问题时容易陷入局部最优解，且收敛速度较慢。为此，研究者提出了多种改进版本，如分层粒子群优化（HPSO）和时间变化加速系数（TVAC）相结合的 HPSO-TVAC 算法。通过动态调整加速系数和引入分层搜索策略，HPSO-TVAC 显著提升了传统PSO的全局搜索能力和收敛速度，使其非常适合应用于SVM超参数优化这一复杂问题。

本项目旨在结合HPSO-TVAC算法与支持向量机（SVC）分类模型，构建一个自动化超参数优化框架，并通过实际数据集进行验证和实战应用。具体而言，我们将利用HPSO-TVAC的全局搜索能力，快速找到SVM的最佳超参数配置，从而提高分类模型的预测精度和泛化能力。通过该项目的实施，我们希望为相关领域的研究者和实践者提供一种高效、可靠的解决方案，同时展示HPSO-TVAC在解决复杂优化问题中的潜力，助力实际分类任务的性能提升。

本项目通过Python实现HPSO-TVAC优化算法优化支持向量机SVC分类模型项目实战。      

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y	因变量

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：  

4.探索性数据分析

4.1 y变量柱状图

用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：

4.2 y=1样本x1变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

4.3 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：

6.构建HPSO-TVAC优化算法优化支持向量机SVC分类模型 

主要通过Python实现HPSO-TVAC优化算法优化支持向量机SVC分类模型算法，用于目标分类。     

6.1 寻找最优参数值

最优参数值：   

6.2 最优参数构建模型

这里通过最优参数构建分类模型。

模型名称	模型参数
SVM分类模型	C=best_C
	gamma=best_gamma
	tol=best_tol

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 

模型名称	指标名称	指标值
测试集
SVM分类模型	准确率	0.9850
	查准率	0.9848
	查全率	0.9848
	F1分值	0.9848

从上表可以看出，F1分值为0.9848，说明HPSO-TVAC优化算法优化的SVM模型效果较好。     

关键代码如下：

7.2 分类报告

从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.99；分类为1的F1分值为0.98。  

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有3个样本，实际为1预测不为1的 有3个样本，模型效果良好。   

8.结论与展望

综上所述，本文采用了通过HPSO-TVAC优化算法优化SVM分类算法的最优参数值来构建分类模型，最终证明了我们提出的模型效果较好。此模型可用于日常产品的建模工作。