种群优化算法（PSO）的适应度函数的选取
种群优化算法（PSO）的适应度函数就是评价指标如果是分类（只是分成类别）问题的话，一般就用分类的准确度accuracy作为评价指标，分的越准确，说明算法的性能越好，当然所选取的参数也就是最优的。一般accuracy是越大越好，如果我们的优化函数是想要最小化的话，只需要用(1-accuracy)即可。适应度的值是误分率
如果是回归（有预测值）问题的话，一般就用损失函数等（RMSE均方根误差）这种用真实值和预测值之间的差距来作为评价指标，真实值与预测值之间的差距越小，说明算法的性能越好，当然说选取的参数也就是最优的。
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