本文展示了如何利用粒子群算法（PSO）改进支持向量机（SVM）模型，以提升期货预测的准确性。在Matlab环境中，首先导入数据集并进行预处理，包括特征缩放和数据划分。然后，通过PSO优化SVM的超参数，如惩罚系数C和核函数参数。最后，使用优化后的参数训练SVM模型并在测试集上进行预测，以获得更好的预测性能。
基于粒子群算法改进的支持向量机（SVM）实现期贷预测代码 Matlab
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。本篇文章将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）改进SVM模型，并提供相应的 Matlab 代码实现。
首先，我们需要导入必要的 Matlab 库和数据集。在这个例子中，我们使用一个期贷预测的数据集，其中包含了一些客户的信息以及他们是否会违约的标签。代码如下：
% 导入必要的库
addpath('libsvm');
addpath('pso');
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