python实现符号回归除了使用gplearn还有什么库
时间: 2024-06-10 10:09:44 浏览: 13
除了gplearn外,还有以下库可以用于符号回归:
1. SymPy:一个Python库,用于符号数学计算。它可以计算导数、积分、符号方程、微分方程等。它也有一个模块可以用于符号回归。
2. PyGAD:一个Python库,用于遗传算法优化。它可以用于符号回归和其他优化问题。它提供了多种遗传算法优化方法,包括遗传算法、粒子群优化、蚁群优化等。
3. DEAP:一个Python库,用于进化算法优化。它可以用于符号回归和其他优化问题。它提供了多种进化算法优化方法,包括遗传算法、差分进化算法、粒子群优化等。
4. TPOT:一个Python库,用于自动机器学习。它可以自动选择和优化机器学习模型,包括符号回归。它使用遗传算法和其他优化方法进行模型选择和优化。
相关问题
数据标准化后使用gplearn进行符号回归
数据标准化是将数据转换为具有相同尺度和均值的数据集。这是为了消除不同变量之间的单位和范围差异,从而使它们更容易比较和分析。gplearn是Python中的一个库,它可以用于符号回归,也就是从给定数据集中生成函数表达式。下面是如何使用数据标准化和gplearn进行符号回归的步骤:
步骤1:导入必要的库
```
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
```
步骤2:准备数据集
假设我们有一个数据集,其中有两个特征X和Y,以及一个目标变量Z。我们可以使用numpy数组来表示数据集。
```
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
Y = np.array([2.5, 5.5, 8.5, 11.5])
```
步骤3:数据标准化
在进行符号回归之前,我们需要对数据进行标准化。我们可以使用sklearn库中的StandardScaler类来完成这个任务。
```
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
```
步骤4:符号回归
现在我们已经准备好进行符号回归了。我们可以使用gplearn库中的SymbolicRegressor类来生成函数表达式。
```
est_gp = SymbolicRegressor(population_size=5000,
generations=20,
stopping_criteria=0.01,
p_crossover=0.7,
p_subtree_mutation=0.1,
p_hoist_mutation=0.05,
p_point_mutation=0.1,
max_samples=0.9,
verbose=1,
random_state=0)
est_gp.fit(X, Y)
```
在这个例子中,我们设置了SymbolicRegressor的参数,包括种群大小、迭代代数、停止准则、交叉、子树变异、提升变异和点变异的概率等等。我们还设置了最大样本数和随机种子。最后,我们用标准化后的X和Y来拟合est_gp对象。
步骤5:评估模型
我们可以使用est_gp对象来预测新的观测值,并计算模型的性能指标,如平均绝对误差、均方误差和决定系数。
```
y_pred = est_gp.predict(X)
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
print('MAE:', mean_absolute_error(Y, y_pred))
print('MSE:', mean_squared_error(Y, y_pred))
print('R2:', r2_score(Y, y_pred))
```
这将输出模型的性能指标。较低的MAE和MSE以及较高的R2值表示模型的性能较好。
总结
这是一个简单的例子,演示了如何使用数据标准化和gplearn进行符号回归。通过这个例子,你可以了解如何在Python中使用这些库来处理和分析数据。
gplearn符号回归可视化
gplearn是一种用于符号回归的Python库,它可以生成符号函数来逼近复杂的关系。在gplearn中,可以使用可视化工具来显示生成的符号函数与训练数据之间的关系。
下面是一些使用gplearn进行符号回归可视化的示例:
1. 线性回归可视化
假设我们有一个简单的线性回归问题,其中X和y是训练数据。我们可以使用gplearn来生成一个符号函数f,该函数可以将X映射到y。
```python
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
import numpy as np
X = np.arange(-1, 1, 0.1).reshape(-1, 1)
y = X**2 + np.random.randn(len(X), 1) * 0.1
est_gp = SymbolicRegressor(population_size=5000, generations=20, stopping_criteria=0.01,
p_crossover=0.7, p_subtree_mutation=0.1, p_hoist_mutation=0.05,
p_point_mutation=0.1, max_samples=0.9, verbose=1,
parsimony_coefficient=0.01, random_state=0)
est_gp.fit(X, y.ravel())
```
我们可以使用sklearn中的plotting工具来显示训练数据和生成的符号函数之间的关系。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data")
plt.plot(X, est_gp.predict(X), color="cornflowerblue", linewidth=2, label="symbolic regressor")
plt.xlabel("data")
plt.ylabel("target")
plt.title("Symbolic regression")
plt.legend()
plt.show()
```
这将生成以下图像:
![image-20211210154926627](https://i.loli.net/2021/12/10/2Qq3c5Hwy6LWf8A.png)
我们可以看到,符号函数可以很好地逼近训练数据,尽管数据中存在噪声。
2. 多项式回归可视化
我们可以使用gplearn来生成多项式函数来逼近数据。在下面的示例中,我们使用gplearn来生成一个4次多项式函数,并使用plotting工具来可视化结果。
```python
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
import numpy as np
X = np.arange(-1, 1, 0.05).reshape(-1, 1)
y = 5*X**4 - 3*X**3 + 2*X**2 + X + np.random.randn(len(X), 1) * 0.1
est_gp = SymbolicRegressor(population_size=5000, generations=20, stopping_criteria=0.01,
p_crossover=0.7, p_subtree_mutation=0.1, p_hoist_mutation=0.05,
p_point_mutation=0.1, max_samples=0.9, verbose=1,
parsimony_coefficient=0.01, random_state=0)
est_gp.fit(X, y.ravel())
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data")
plt.plot(X, est_gp.predict(X), color="cornflowerblue", linewidth=2, label="symbolic regressor")
plt.xlabel("data")
plt.ylabel("target")
plt.title("Symbolic regression")
plt.legend()
plt.show()
```
这将生成以下图像:
![image-20211210155011216](https://i.loli.net/2021/12/10/sRiW8MvKgHwzjGV.png)
我们可以看到,符号函数可以很好地逼近训练数据,并且可以生成比线性函数更复杂的函数。
3. 非线性回归可视化
在下面的示例中,我们使用gplearn来生成一个非线性函数来逼近数据。我们首先生成一些非线性数据,然后使用gplearn来生成一个符号函数来逼近这些数据。最后,我们使用plotting工具来可视化结果。
```python
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
import numpy as np
X = np.arange(-1, 1, 0.05).reshape(-1, 1)
y = np.sin(X*10) + X + np.random.randn(len(X), 1) * 0.1
est_gp = SymbolicRegressor(population_size=5000, generations=20, stopping_criteria=0.01,
p_crossover=0.7, p_subtree_mutation=0.1, p_hoist_mutation=0.05,
p_point_mutation=0.1, max_samples=0.9, verbose=1,
parsimony_coefficient=0.01, random_state=0)
est_gp.fit(X, y.ravel())
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data")
plt.plot(X, est_gp.predict(X), color="cornflowerblue", linewidth=2, label="symbolic regressor")
plt.xlabel("data")
plt.ylabel("target")
plt.title("Symbolic regression")
plt.legend()
plt.show()
```
这将生成以下图像:
![image-20211210155050262](https://i.loli.net/2021/12/10/QmCvZ8YnT6pJw7S.png)
我们可以看到,符号函数可以很好地逼近非线性数据,尽管数据中存在噪声。
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![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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