如何实现 PSO 到 SVM？

问题描述

我正在做我的项目，使用 SVM 分类进行情感分析。我可以在我的项目中实施粒子群优化吗？以及如何 xD

这是我的项目中使用 jupyter 的一些代码

Train_X,Test_X,Train_Y,Test_Y = model_selection.train_test_split(df['Tweet'],df['HS'],test_size=0.2)
Encoder = LabelEncoder()
Train_Y = Encoder.fit_transform(Train_Y)
Test_Y = Encoder.fit_transform(Test_Y)

Tfidf_vect = TfidfVectorizer()
Tfidf_vect.fit(df['Tweet'])

Train_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(Train_X)
Test_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(Test_X)

Train_X_Tfidf.shape
Train_Y.shape

SVM = SVC()
SVM.fit(Train_X_Tfidf,Train_Y)

predictions_SVM = SVM.predict(Test_X_Tfidf)

print("SVM Accuracy = ",accuracy_score(predictions_SVM,Test_Y)*100)
print("SVM Recall = ",recall_score(predictions_SVM,Test_Y)*100)
print("SVM Precision = ",precision_score(predictions_SVM,Test_Y)*100)
print("SVM f1 = ",f1_score(predictions_SVM,Test_Y)*100)

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）