Python实现BOA蝴蝶优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm, BOA)是Arora 等人于2019年提出的一种元启发式智能算法。该算法受到了蝴蝶觅食和交配行为的启发，蝴蝶接收/感知并分析空气中的气味，以确定食物来源/交配伙伴的潜在方向。

蝴蝶利用它们的嗅觉、视觉、味觉、触觉和听觉来寻找食物和伴侣，这些感觉也有助于它们从一个地方迁徙到另一个地方，逃离捕食者并在合适的地方产卵。在所有感觉中，嗅觉是最重要的，它帮助蝴蝶寻找食物（通常是花蜜）。蝴蝶的嗅觉感受器分散在蝴蝶的身体部位，如触角、腿、触须等。这些感受器实际上是蝴蝶体表的神经细胞，被称为化学感受器。它引导蝴蝶寻找最佳的交配对象，以延续强大的遗传基因。雄性蝴蝶能够通过信息素识别雌性蝴蝶，信息素是雌性蝴蝶发出的气味分泌物，会引起特定的反应。

  通过观察，发现蝴蝶对这些来源的位置有非常准确的判断。此外，它们可以辨识出不同的香味，并感知它们的强度。蝴蝶会产生与其适应度相关的某种强度的香味，即当蝴蝶从一个位置移动到另一个位置时，它的适应度会相应地变化。当蝴蝶感觉到另一只蝴蝶在这个区域散发出更多的香味时，就会去靠近，这个阶段被称为全局搜索。另外一种情况，当蝴蝶不能感知大于它自己的香味时，它会随机移动，这个阶段称为局部搜索。

本项目通过BOA蝴蝶优化算法优化支持向量机分类模型。

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： 

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1000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%测试集进行划分，关键代码如下：

6.构建BOA蝴蝶优化算法优化支持向量机分类模型

主要使用BOA蝴蝶优化算法优化SVC算法，用于目标分类。

6.1 算法介绍

     说明：BOA算法介绍来源于网络，供参考,需要更多算法原理，请自行查找资料。

蝴蝶利用自身的感知器定位食物的来源。该算法中，假设每只蝴蝶产生一定强度的香味，这些香味会传播并被区域内的其它蝴蝶感知。每只蝴蝶释放出的香味与它的适应度有关。这就意味着当一只蝴蝶移动了位置，它的适应度也将随之变化。当蝴蝶感觉到另一只蝴蝶在这个区域散发出更多的香味时，就会去靠近，这个阶段被称为全局搜索。另外一种情况，当蝴蝶不能感知大于它自己的香味时，它会随机移动，这个阶段称为局部搜索阶段。

香味是根据 刺 激 的 物 理 强 度 来 表 述 的。其 计 算 如 式所示：

 

蝴蝶产生的香味涉及到３个参数，分别为感觉因子c，刺激强度I 和幂指数α。刺激强度与蝴蝶 （解）的适应度相关。

该算法有两个关键步骤：全局搜索阶段和局部搜索阶段。在全局搜索阶段，蝴蝶将向最优解 g ∗  移动，可表示为:

其中, xit表示第i个蝴蝶在第t次迭代中的解向量。这里g ∗ 表示目 前 为 止 的 最 优 解。第i只 蝴 蝶 的 香 味 用 fi来表示，r为0到1的随机数。

局部搜索可表示为:

其中r为0到1的随机数， xkt和 xjt表示从解空间中随机选择的第k只和第j 只蝴蝶。在蝴蝶的觅食过程中，全局和局部搜索都会发生，为此，设定一个开关概率p来转换普通的全局搜索和密集的局部搜索。每次迭代用如下式随机产生一个数r，与开关概率p进行比较来决定进行全局搜索还是局部搜索。 

 

算法流程：

(1) 计算适应度函数f(x),x=(x1,...,xdim)

(2) 给每个蝴蝶生成ｎ个初始解 xi=(i=1,2,...,n)

(3) 声明变量c,α,g ∗,p

(4) while未到终止条件do

(5) for每一个蝴蝶do

(6) 采用式计算其香味函数f

(7) 结束循环

(8) 找出最优的香味函数f，并赋值给g∗

(9) for 每一个蝴蝶do

(10) 采用式计算概率ｒ

(11) 假如r

(12) 采用式进行全局搜索

(13) 采用式进行局部随机搜索

(14) 输出最优解。

6.2 BOA蝴蝶优化算法寻找最优参数值

关键代码：

 每次迭代的过程数据：

最优参数：

6.3 最优参数值构建模型

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。

 从上表可以看出，F1分值为0.895，说明模型效果良好。

关键代码如下：

 7.2 查看是否过拟合

从上图可以看出，训练集和测试集分值相当，无过拟合现象。

7.3 分类报告

从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.91；分类为1的F1分值为0.90。

7.4 混淆矩阵

 从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有13个样本；实际为1预测不为1的 有6个样本，整体预测准确率良好。

8.结论与展望

综上所述，本文采用了BOA蝴蝶优化算法寻找支持向量机SVC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良好。此模型可用于日常产品的预测。

# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
# 项目说明：
 
# 链接：https://pan.baidu.com/s/141VlaNsrO2dQlVqmzQ2ohA 
# 提取码：pd20
 
# 查看数据前5行
print('*************查看数据前5行*****************')
print(df.head())
 
# 数据缺失值统计
print('**************数据缺失值统计****************')
print(df.info())
 
# 描述性统计分析
print(df.describe())
print('******************************')
 
#  y变量柱状图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# kind='bar' 绘制柱状图
df['y'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel("y变量")
plt.ylabel("数量")
plt.title('y变量柱状图')
plt.show()