PSO_SVM模型整体流程

PSO_SVM模型是一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的机器学习模型。该模型首先使用PSO算法对SVM的参数进行优化，以寻找最优的超平面。PSO算法通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解，每个粒子代表一个可能的解，粒子的位置表示SVM参数的值，粒子的速度表示参数的变化率。然后，PSO算法根据粒子的适应度值（即SVM模型在训练集上的准确率）更新粒子的位置和速度，直到找到最优解。最后，使用找到的最优参数训练SVM模型，并在测试集上评估模型的性能。