Python实现BOA蝴蝶优化算法优化支持向量机回归模型(SVR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回归模型。

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变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

 4.2 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回归模型

主要使用BOA蝴蝶优化算法优化SVR算法，用于目标回归。

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R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

从上表可以看出，R方分值为0.9987，说明模型效果比较好。

关键代码如下：

7.2 真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。

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SVR算法的最优参数值来构建回归模型，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/1dW3S1a6KGdUHK90W-lmA4w 
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