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Python执行遗传编程gplearn库使用实例探究

 更新时间：2024年01月26日 10:05:01   作者：程序员小寒  
这篇文章主要为大家介绍了Python执行遗传编程gplearn库使用实例探究,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

python gplearn库

今天给大家介绍一个神奇的 python 库，gplearn

https://github.com/trevorstephens/gplearn   

gplearn 是一个用于执行遗传编程（Genetic Programming, GP）的 Python 库，它建立在 scikit-learn 的接口之上，提供了一种灵活、高效的方法来发现数据中的模式和关系。虽然遗传编程 (GP) 可用于执行非常广泛的任务，但 gplearn 被有意限制为解决符号回归问题。

什么是符号回归

符号回归的核心目标是找到准确描述数据集的数学公式。与预先定义模型结构的传统回归技术（如线性或多项式回归）不同，符号回归会搜索理想结构及其参数。这使得它非常适合发现传统方法可能错过的隐藏关系。

假设你有以下数据。

x, y 
1, 3 
2, 6 
3, 12 
4, 18

符号回归算法可能会自动发现 x 和 y 之间的关系最好用公式 y = x² + 2 来描述。这个简单的示例演示了符号回归如何超越拟合预定义的直线或曲线；它实际上发现了潜在的数学关系。

何时使用符号回归

何时使用符号回归的选择在很大程度上取决于你的问题和优先级。

  • 可解释性至关重要：如果理解变量之间潜在的数学关系至关重要（例如，在科学建模、推导物理定律或金融风险建模中），那么符号回归的价值是无价的。

  • 有限数据：符号回归适用于数据集较小的场景，在这种情况下，传统的机器学习技术可能会由于寻找模型结构的灵活性增加而过度拟合。

  • 可疑的非线性关系：如果你认为数据中存在线性或多项式模型无法轻松捕获的复杂的非线性关系，则符号回归可以探索更广泛的潜在解决方案空间。

  • 领域知识：如果你对潜在函数形式或变量有先验知识，则可以通过定义特定操作或构建块来指导符号回归搜索。

gplearn 的特点

  • 灵活性：它提供不同的适应度函数、选择方法和遗传算子，根据你的具体问题定制搜索过程。

  • 效率：利用 scikit-learn 无缝集成到你现有的机器学习工作流程中。

  • 可定制：你可以定义自己的数学构建块，确保发现的方程与你的领域知识相符。

库的安装

可以直接使用 pip 进行安装。

pip install gplearn

案例分享

让我们通过一个简单的例子来看看实际效果。

import numpy as np
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# Generating synthetic data
np.random.seed(0)
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = x + np.log2(x**2) + 3*np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# Creating Symbolic Regressor
function_set = [
    'add', 'sub', 'mul', 'div', 'sqrt', 'log', 'abs', 'sin', 'cos', 'tan']
symbolic_regressor = SymbolicRegressor(population_size=5000,
                                       generations=20,
                                       function_set=function_set,
                                       stopping_criteria=0.01,
                                       p_crossover=0.6, p_subtree_mutation=0.2,
                                       p_hoist_mutation=0.05, p_point_mutation=0.1,
                                       max_samples=0.9, verbose=1,
                                       parsimony_coefficient=0.01, random_state=0)

# Fitting the model
symbolic_regressor.fit(x.reshape(-1, 1), y)

# Print the best program
print(symbolic_regressor._program)

# Predictions
y_pred = symbolic_regressor.predict(x.reshape(-1, 1))

# Plotting
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(x, y, label="Actual Data")
plt.plot(x, y_pred, color='red', label="Symbolic Regression Model")
plt.legend()
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Symbolic Regression Example")
plt.show()

此代码片段将训练符号回归模型并揭示与原始函数非常相似的方程。

以上就是Python执行遗传编程gplearn库使用实例探究的详细内容，更多关于Python gplearn执行遗传编程库的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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