提供一个解决上述我描述的问题的符号回归的代码，并标注释。

在Python中，我们可以使用`pyomo`库结合`scipy.optimize`来实现符号回归。以下是一个简单的例子，假设我们已经有了数据和特征列名：

from pyomo.environ import ConcreteModel, SolverFactory, Var, Constraint
from sympy import symbols, Eq, sin, cos
import numpy as np

# 假设你的数据存储在df中，X为特征列名，y为目标列（磁芯损耗）
X = df.columns[:-1] # 去除最后一列y
y = 'y_column_name'

# 符号表示
t, f, Bm, Lf = symbols('t f Bm Lf')

# 创建符号回归模型
model = ConcreteModel()

# 定义变量
model.x = Var(X)
model.y = Var(domain=Real)

# 设定目标函数（这里仅作为示例，实际需要根据数据特点设计）
model.obj = Objective(expr=model.y, sense=minimize)

# 添加约束，例如线性关系
model.constraint = Constraint(expr=model.y == t * model.x['temperature'] + f * model.x['frequency'])

# 定义求解器
solver = SolverFactory('ipopt') # 使用IPONLP求解符号优化问题

# 设置数据
data = df.values
x_data = data[:, :-1]
y_data = data[:, -1]

# 将数据转化为模型参数
params = {model.x[i]: x_data[:, i].tolist() for i in X}
params[model.y] = y_data.tolist()

# 解决符号回归问题
solution = solver.solve(model, params=params)

# 输出最佳的函数表达式
best_expression = [model.x[i].expr for i in X]
best_expression.append(model.y.expr)

print("Best fitting expression: ", best_expression)