gplearn符号回归如何处理多自变量输入

gplearn符号回归可以处理多自变量输入。在输入多自变量的情况下，gplearn会自动选择最佳的自变量组合，以生成最优的符号表达式。gplearn还支持对多个自变量的交叉特征进行建模，以生成更复杂的符号表达式。同时，gplearn还提供了可视化工具，可以帮助用户更好地理解生成的符号表达式与多自变量之间的关系。

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gplearn符号回归读入外部数据三自变量代码

以下是使用gplearn符号回归读入外部数据的三自变量代码示例：

import numpy as np
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor

# 读入外部数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
X = data[:, :3]  # 前三列为自变量
y = data[:, 3]   # 第四列为因变量

# 定义自变量名称
feature_names = ['x1', 'x2', 'x3']

# 定义符号回归的参数
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,
                           function_set=('add', 'sub', 'mul', 'div', 'sqrt', 'log', 'abs', 'neg', 'inv'))

# 训练符号回归模型
est_gp.fit(X, y)

# 输出符号回归模型的方程
print(est_gp._program.export_graphviz(feature_names=feature_names))

在上面的示例中， `data.csv` 文件包含四列数据，前三列为自变量，第四列为因变量。使用 `numpy` 库将数据读入 `X` 和 `y` 数组。 `feature_names` 定义自变量名称。 `SymbolicRegressor` 对象 `est_gp` 用于定义符号回归的参数。然后，使用 `fit()` 方法训练符号回归模型，并使用 `export_graphviz()` 方法输出符号回归模型的方程。