使用gplearn的SymbolicTransformer构造新特征的代码

以下是使用gplearn的SymbolicTransformer构造新特征的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from gplearn.genetic import SymbolicTransformer

# 加载Boston房价数据集
boston = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义SymbolicTransformer，设置基因表达式的最大深度为3，种群大小为100，迭代次数为20
gp = SymbolicTransformer(generations=20, population_size=100, hall_of_fame=10, n_components=5,
                         function_set=('add', 'sub', 'mul', 'div', 'sqrt', 'log', 'abs', 'neg', 'inv'),
                         metric='mean absolute error', parsimony_coefficient=0.001, random_state=42, verbose=1)

# 构建管道，使用SymbolicTransformer生成新特征，然后使用决策树回归模型进行拟合
model = make_pipeline(gp, DecisionTreeRegressor(random_state=42))
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型在测试集上的性能
print("Test set R2 score: {:.2f}".format(model.score(X_test, y_test)))

上述代码中，我们首先使用`load_boston`函数加载Boston房价数据集，并将其随机划分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个SymbolicTransformer对象`gp`，并设置了一些参数，例如基因表达式的最大深度、种群大小、迭代次数等。我们使用`make_pipeline`函数构建了一个管道，将`gp`和一个决策树回归模型组合在一起，用于拟合数据和生成新特征。最后，我们使用`fit`方法拟合管道，并使用`score`方法评估模型在测试集上的性能。

需要注意的是，SymbolicTransformer生成的新特征可能很难解释，因为它们是由基因表达式生成的。因此，我们需要谨慎使用它们，并结合领域知识来解释它们的含义。