gplearn的SymbolicTransformer怎么使用

gplearn的SymbolicTransformer是一种符号回归工具，可以用于生成数学表达式，它可以通过遗传算法来搜索最佳的符号表达式来进行回归预测。

下面是使用gplearn的SymbolicTransformer进行符号回归的步骤：

1. 导入库和数据

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from gplearn.genetic import SymbolicTransformer

# 创建一些随机数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = np.sin(X).ravel()

2. 划分数据集

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

3. 创建SymbolicTransformer对象

# 创建SymbolicTransformer对象
gp = SymbolicTransformer(generations=20, population_size=2000, tournament_size=5, random_state=1,
                         function_set=('add', 'sub', 'mul', 'div', 'sqrt', 'log', 'abs', 'neg', 'inv', 'max', 'min'),
                         metric='mean absolute error', parsimony_coefficient=0.001, verbose=1)

其中，参数解释如下：

- generations：遗传算法的迭代次数，默认为20
- population_size：种群大小，默认为2000
- tournament_size：锦标赛选择的个体数量，默认为5
- random_state：随机数种子，默认为1
- function_set：可用的函数集合，默认为('add', 'sub', 'mul', 'div', 'sqrt', 'log', 'abs', 'neg', 'inv', 'max', 'min')
- metric：用于评估模型的度量标准，默认为均方误差(mean squared error)
- parsimony_coefficient：惩罚过拟合的系数，默认为0.001
- verbose：是否打印详细信息，默认为1

4. 进行符号回归

# 拟合模型
gp.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = gp.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = np.mean((y_test - y_pred) ** 2)
print('MSE: %.4f' % mse)

# 输出生成的表达式
print(gp._program)

其中，_program属性表示生成的表达式。

参考文献：

[1] https://gplearn.readthedocs.io/en/stable/examples.html#symbolic-regression

[2] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html