gplearn十六个自变量的符号回归代码

这里是一个使用gplearn进行16个自变量的符号回归的Python代码示例：

import gplearn as gpl
import numpy as np

# 定义训练数据
X_train = np.random.rand(10000, 16)
y_train = np.sin(X_train[:, 0]) + np.cos(X_train[:, 1]) - np.tan(X_train[:, 2]) * np.log(X_train[:, 3]) + \
          X_train[:, 4] ** 2 + X_train[:, 5] * X_train[:, 6] - X_train[:, 7] / X_train[:, 8] + \
          np.sqrt(X_train[:, 9]) * np.exp(X_train[:, 10]) - np.abs(X_train[:, 11]) + np.arctan(X_train[:, 12]) - \
          np.sinh(X_train[:, 13]) + np.cosh(X_train[:, 14]) - np.tanh(X_train[:, 15])

# 定义符号回归模型
model = gpl.genetic.SymbolicRegressor(population_size=500, generations=50, tournament_size=20, 
                                       function_set=('add', 'sub', 'mul', 'div', 'sqrt', 'log', 'abs', 'neg', 
                                                     'inv', 'exp', 'sin', 'cos', 'tan', 'arcsin', 'arccos', 'arctan'))

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 打印最佳模型
print(model._program) 

这个模型使用了500个个体，进行了50代的进化，使用了20个个体的锦标赛选择，以及16个不同的函数集，包括加减乘除、平方根、对数、绝对值、相反数、倒数、指数、三角函数、反三角函数等。最终输出了最佳模型的表达式。注意，这里的符号回归是针对一种特定的函数形式进行的，如果需要适应不同的数据和函数形式，需要进行相应的修改。