Mashinani o'rganish algoritmlari uchun giperparametr qidirish Hisoblash murakkabligini optimallashtirish

Shakl 11. ACO-SVMning qandli diabet bo'yicha ishlashi.
Jarayonlar 2023, 11, 349
15 / 21
Jarayonlar 2023, 11, x KO'RISH UCHUN
18 / 24
2-jadval. Davomi.
Shakl 11. ACO-SVM ning qandli diabet bo'yicha
ishlashi.
ACO SVM ning diabet kasalligi bo'yicha ishlashi
98.1
ACO SVM ning yurak ma'lumotlar to'plamida ishlashi
Chumolilar koloniyasi algoritmi chumolilar koloniyalari oziq-ovqat manbalariga eng tez
va to'g'ridan-to'g'ri yo'llarni topish uchun foydalanadigan jarayonlarning simulyatsiyasidir .
Dastlab, chumolilar o'zlari yoqtirgan har qanday faoliyat bilan shug'ullanishadi. Ishchi chumoli
oziq-ovqat manbalarining mumkin bo'lgan joylarini ko'rsatish uchun koloniyaga qaytib
boradigan yo'lning bir nechta joylariga feromon shaklida "markerlarni" qo'yadi . Ko'pincha
ACO deb nomlanuvchi chumolilar koloniyasini optimallashtirish - bu hisoblash muammolarini
hal qilish va grafiklardan foydalanish orqali optimal yo'lni aniqlash uchun ehtimollik usulini
qo'llaydigan taniqli optimallashtirish strategiyasi . Ushbu maxsus tekshiruvda biz SVM
aniqligini oshirish va bir vaqtning o'zida talab qilinadigan ishlov berish vaqtini kamaytirish
uchun ACO va SVM ni birlashtirdik.
11
va
12-
rasmlarda ACO-SVM algoritmi qancha vaqt
olishi va erishgan aniqligi bo'yicha qanchalik yaxshi ishlashi ko'rsatilgan :
int, standart = -1
Chiqishni juda batafsil qilib belgilang. Shuni yodda tutingki, ushbu parametrni yoqish ko'p
oqimli muhitda muammolarga olib kelishi mumkin, chunki u libsvm-da har bir jarayon uchun
ishlash vaqti sozlamalariga tayanadi.
Maksimal takrorlashlar
SVC uchun I sinf parametri C qiymati sifatida sinf vazni[i]*C dan foydalaning. Agar boshqa og‘irlik
ko‘rsatilmagan bo‘lsa, har bir sinf og‘irligi 1 ga teng deb qabul qilinadi. n ta namunani (n sinf
* np.) ga bo‘lish orqali. bincount(y)), "muvozanatlangan" sozlama og'irliklarni avtomatik
ravishda sozlaydi, shunday qilib ular kirish ma'lumotlaridagi sinf chastotalariga teskari
proportsional bo'ladi.
bool, standart = False
Yadro keshiga ajratish uchun zarur bo'lgan joy miqdorini ko'rsating (MBda).
Sinf og'irligi
Batafsil
bool, standart = False
Tugatish uchun qabul qilinadigan kesish nuqtasi.
Kesh hajmi
float, sukut bo'yicha = 1 ×
10ÿ3 float, standart = 200
dict yoki "muvozanatli", standart = Yo'q
Tavsif
Tolerantlik
Ehtimollarni baholash ma'lumotlarini aralashtirish uchun psevdo tasodifiy sonlarni yaratishni
boshqaradi. Ehtimollik noto'g'ri bo'lsa, e'tiborga olinmaydi. Funktsiya chaqiruvlari bo'ylab
takrorlanadigan chiqish uchun intni o'tkazing.
{'ovo', 'ovr'}, standart = 'ovr'
Tasodifiy holat
Parametr
Boshqa barcha tasniflagichlarnikiga oÿxshash shakldagi qaror funksiyasini (n ta namuna, n ta
sinf) qaytarish kerakmi yoki uning oÿrniga libsvmning asl bir-birga (“ovo”) qaror
funksiyasini qaytarish kerakmi. Modellarni o'rgatish uchun yakkama-yakka ("ovo") doimo
ichkarida ishlatiladi va ovr matritsasi faqat ovo matritsasidan tuziladi. Biroq, bu parametr ikkilik
tasnifda yo'qoladi.
Qaror funktsiyasi shakli