PSO-SVM流程图new

PSO-SVM流程图是一种结合粒子群优化（PSO）和支持向量机（SVM）的机器学习方法。首先，通过PSO算法对SVM的参数进行优化，包括核函数参数、惩罚系数等。然后，使用优化后的参数训练SVM模型，对输入数据进行分类或回归。最后，通过评估模型的性能，如准确率、召回率等指标，来验证模型的有效性。这种方法充分利用了PSO全局搜索能力强和SVM局部搜索能力强的特点，提高了模型的性能和泛化能力。