gplearn符号回归将数据集中多维数据降至一维
时间: 2024-06-11 15:07:48 浏览: 6
gplearn符号回归是一种基于遗传编程的机器学习算法,用于对多维数据集进行符号回归分析。符号回归是一种用于构建数学表达式的技术,它可以将多维数据降至一维。gplearn符号回归算法通过寻找最佳的数学表达式来拟合数据,从而得到一个能够对数据进行预测的函数。这个函数可以被用来解决回归问题,例如预测房价、股票价格等。gplearn符号回归算法的优点是它可以自动发现数据中的非线性关系和复杂的交互作用,而无需用户提供先验知识。
相关问题
gplearn符号回归将数据集中多维数据降至一维代码
下面是使用gplearn符号回归将多维数据降至一维的代码示例:
```python
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 创建符号回归器
est_gp = SymbolicRegressor(population_size=1000, 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, random_state=0)
# 训练符号回归器
est_gp.fit(X, y)
# 打印符号回归器的最佳表达式
print(est_gp._program)
# 使用符号回归器进行预测
y_pred = est_gp.predict(X)
# 打印预测结果
print(y_pred)
```
在上面的代码中,我们首先加载了波士顿房价数据集,并将数据和目标变量分别存储在X和y中。然后,我们创建了一个符号回归器,并使用fit方法训练了它。最后,我们使用predict方法使用符号回归器进行预测,并打印了预测结果。
python实现PCA算法将多维数据降至一维
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据降维方法,可以将高维数据降到低维,同时保留数据的主要特征。下面是Python实现PCA算法将多维数据降至一维的示例代码:
```python
import numpy as np
def pca(data, dim=1):
# 中心化数据
mean = np.mean(data, axis=0)
data -= mean
# 计算协方差矩阵
cov_mat = np.cov(data, rowvar=False)
# 计算特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)
# 排序特征值和特征向量
idx = np.argsort(eig_vals)[::-1]
eig_vals = eig_vals[idx]
eig_vecs = eig_vecs[:, idx]
# 选择前dim个特征向量
eig_vecs = eig_vecs[:, :dim]
# 将数据投影到新的低维空间中
new_data = np.dot(data, eig_vecs)
return new_data
# 测试代码
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
new_data = pca(data, 1)
print(new_data)
```
输出为:
```
[[-1.63299316]
[ 0. ]
[ 1.63299316]]
```
其中,data为原始的3维数据,new_data为降至1维后的数据。可以看出,新的数据仅有一维,保留了原始数据的主要特征。
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