用进化算法来优化SVM的参数C和Gamma——利用SCOOP库进行分布式加速计算
该案例展示了如何利用SCOOP库进行分布式加速计算Geatpy进化算法程序, 本案例和soea_demo6类似,同样是用进化算法来优化SVM的参数C和Gamma, 不同的是,本案例选用更庞大的数据集,使得每次训练SVM模型时耗时更高,从而更适合采用分布式加速计算。 该数据集存放在同目录下的Data_User_Modeling_Dataset_Hamdi Tolga KAHRAMAN.xls中, 有关该数据集的详细描述详见http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/User+Knowledge+Modeling。 在执行本案例前,需要确保正确安装sklearn以
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