使用布谷鸟算法优化SVM进行预测——MATLAB实现

使用布谷鸟算法优化SVM进行预测——MATLAB实现

支持向量机（SVM）是一种常用于分类和回归分析的机器学习方法，它通过找到多维数据中的最优决策界面来进行分类或预测。然而，传统的SVM算法存在着一些问题，如对参数的敏感性和模型复杂度等。为了克服这些问题，我们可以使用一种启发式算法——布谷鸟算法（Cuckoo Search，CS）来优化SVM模型。

布谷鸟算法是一种新兴的群体智能优化算法，它模仿了布谷鸟的复制和寄生现象，通过模拟不同鸟巢之间的交流与竞争，使得整个群落不断逼近最优解。因此，我们可以使用布谷鸟算法来求解SVM的参数，从而提高模型的预测性能。

在MATLAB中，我们可以使用libsvm库来构建SVM模型，并使用编写好的布谷鸟算法程序来优化SVM参数，代码如下：

% 导入数据集
load dataset.mat;
X = X_train;
Y = Y_train;
[m