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【算法】第二代遗传算法NSGA-II优化SVR超参数模型

第二代遗传算法NSGA-II优化SVR超参数模型

  • 一、NSGA-II介绍
  • 二、建模目的
  • 三、NSGA-II优化SVR超参数模型
    • 3.1 超参数设置
    • 3.2 导入数据集
    • 3.3 模型搭建
      • 3.3.1 定义自变量的类
      • 3.3.2 初始化种群
      • 3.3.3 进化
      • 3.3.4 输出最优解集合
  • 四、模型测试

一、NSGA-II介绍

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种多目标优化算法，用于解决具有多个冲突目标的优化问题。它通过模拟进化过程中的自然选择和遗传操作，逐步改进种群中的解，以找到一组尽可能好的解，这些解在多个目标下都是非支配的。

二、建模目的

用NSGA-II实现对SVR超参数的寻优，找到SVR最优的超参数C，输出对应的评价指标MSE，超参数范围设置如下：

  • 超参数C范围(0.01, 10)
  • 迭代次数5
  • 种群大小5

超参数范围、迭代次数、种群大小可自定义

三、NSGA-II优化SVR超参数模型

3.1 超参数设置

首先，以全局变量的形式进行超参数的设置，代码如下：

# 设置参数
pop_size =

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