能否将这段代码与长短时记忆网络结合，利用这段代码拟合长短时记忆网络的训练结果，能的话给出代码

这段代码是针对符号回归的，而长短时记忆网络（LSTM）是一种序列学习模型，主要用于处理时间序列数据。两者功能并不兼容，因此直接将这段符号回归代码与LSTM结合起来并不合适。如果想要使用LSTM，你需要使用专门的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，并编写特定于LSTM的训练代码。

然而，如果你想将训练好的SymbolicRegressor的结果作为LSTM模型的输入（比如作为特征），你可以这样做。这里是一个简化的例子，假设你已经有了SymbolicRegressor的`best_model`（训练得到的最优模型）和LSTM模型`lstm_model`：

# 获取SymbolicRegressor的预测值
symbolic_predictions = best_model.predict(X)

# 将SymbolicRegressor的预测值作为新的输入特征
new_X = symbolic_predictions.reshape(-1, 1)  # 如果需要一维数组

# 使用新特征训练LSTM模型
lstm_model.fit(new_X, y, epochs=..., batch_size=...)

# 现在你可以使用lstm_model进行预测或者做进一步的分析

请注意，这仅是一个示例，实际应用中可能需要根据具体的数据预处理步骤、序列长度调整和模型配置进行相应的修改。同时，你还需要确保`best_model`的预测适用于LSTM的任务场景。

相关问题

优化这段话：星射线法核心思想即以瞳孔中心为起始点，发散240条星射线，射线的辐射角度在$[-60,60]$和$[120,240]$度内，这2个区域可以覆盖大部分瞳孔，搜索出最大梯度值的像素点，该点可作为瞳孔边缘点。 通过最小二乘法进行椭圆拟合， 记录相关参数信息，如长短轴比例，椭圆中心，旋转角度，然后用公式(\ref{e477})和公式(\ref{e478})来计算眼球参数。 \begin{equation} \label{e477} [x_c,y_c] = \arg \min (\sum_{i=1}^N (x_c \tan a_i - y_c - x_i \tan a_i + y_i)^2) \end{equation} \begin{equation} \label{e478} [r_c] = \arg \min (\sum_{i=1}^N ( r_c^2(1-\frac{b_i^2}{a_i^2}) - (x_i-x_c)^2 - (y_i - y_c)^2 )^2) \end{equation}

将瞳孔边缘点搜索的过程优化为：以瞳孔中心为起始点，发散240条星射线，覆盖瞳孔的全部区域，搜索出最大梯度值的像素点作为瞳孔边缘点。然后，通过最小二乘法进行椭圆拟合，记录相关参数信息，如长短轴比例、椭圆中心、旋转角度，最后使用公式(\ref{e477})和公式(\ref{e478})来计算眼球参数。