gplearn符号回归提高精度需要调整什么参数
时间: 2024-05-25 22:17:14 浏览: 13
gplearn符号回归的精度可以通过调整以下参数进行提高:
1. population_size:种群大小,即遗传算法中的种群数量。增加种群大小可以增加搜索空间,从而提高精度。
2. generations:遗传算法的迭代次数。增加迭代次数可以增加搜索空间,从而提高精度。
3. tournament_size:选择个体的竞赛大小。增加竞赛大小可以提高选择的质量,从而提高精度。
4. init_depth:初始化个体的深度。增加深度可以增加搜索空间,从而提高精度。
5. max_depth:个体的最大深度。增加最大深度可以增加搜索空间,从而提高精度。
6. function_set:函数集合。增加函数集合可以增加搜索空间,从而提高精度。
7. const_range:常数的范围。增加常数的范围可以增加搜索空间,从而提高精度。
8. crossover_rate:交叉概率。增加交叉概率可以增加搜索空间,从而提高精度。
9. mutation_rate:变异概率。增加变异概率可以增加搜索空间,从而提高精度。
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y = a + b * ln(x)
其中,a和b为回归系数,ln(x)为自然对数。gplearn可以通过定义适当的符号集和参数设置来实现对数回归。例如,可以将自然对数函数ln(x)添加到符号集中,并将适当的函数、终端和参数设置用于训练和测试数据。通过调整参数和符号集,可以获得更准确的对数回归模型。