gplearn从excel读入数据进行symbolictransformer

gplearn是一个Python库，用于生成符号回归模型。它可以从Excel文件中读取数据，并使用SymbolicTransformer类来生成回归模型。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用gplearn从Excel文件中读取数据，并使用SymbolicTransformer类生成回归模型：

import pandas as pd
from gplearn.genetic import SymbolicTransformer

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分离输入变量和输出变量
X = data.drop('output', axis=1).values
y = data['output'].values

# 定义SymbolicTransformer对象
est = SymbolicTransformer(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)

# 训练模型
est.fit(X, y)

# 输出模型表达式
print(est._program)

在这个例子中，我们使用了pandas库从Excel文件中读取数据。我们使用drop()方法将输出变量从输入变量中分离出来，并使用values属性将它们转换为NumPy数组。

接下来，我们定义了一个SymbolicTransformer对象，并传入一些参数来控制模型生成的过程。然后，我们使用fit()方法来训练模型，最后使用_program属性来输出模型的表达式。

注意，这只是一个简单的例子，你可能需要根据你的具体需求来调整参数。另外，如果你的数据集非常大，你可能需要考虑使用更高效的方法来读取和处理数据。