gplearn中符号回归训练中显示的信息都代表什么

gplearn中符号回归训练中显示的信息代表以下信息：

1. Generation：代表当前的训练代数。

2. Individual：代表当前代数中的个体的编号。

3. Fitness：代表当前个体的适应度分数。

4. Size：代表当前个体的大小，即个体包含的符号数量。

5. Depth：代表当前个体的深度，即个体的最大嵌套深度。

6. Complexity：代表当前个体的复杂度，即个体的节点数量。

7. Validation score：代表当前个体在验证集上的得分。

8. Test score：代表当前个体在测试集上的得分。

9. Generation time：代表当前代数的训练时间。

10. Total time：代表整个训练过程的时间。

相关问题

gplearn实现符号回归代码示例

当然，下面是使用gplearn实现符号回归的一个简短代码示例。在这个例子中，我们将使用gplearn创建一个决策树来拟合简单的线性关系：

import numpy as np
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
from sklearn.datasets import make_regression

# 创建随机数据集
np.random.seed(42)  # 设置随机种子以保证结果复现
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=1.0, random_state=42)

# 初始化gplearn的SymbolicRegressor
sr = SymbolicRegressor(population_size=100, gens=50, verbose=0)

# 训练模型
sr.fit(X, y)

# 获取最佳的符号表达式和相应的系数
best_expr = sr.best_individual_
coefficients = [coef for coef in best_expr.split(' + ') if coef != '']

# 打印结果
print(f"最佳符号表达式: {best_expr}")
print(f"系数: {coefficients}")

# 使用获取的系数生成预测
X_test = np.linspace(0, 1, 10).reshape(-1, 1)
predictions = sum([float(coeff) * x for x, coeff in zip(X_test, coefficients)])

在这个例子中，`make_regression`函数用于生成模拟的数据，然后我们训练`SymbolicRegressor`去找到最能拟合数据的符号表达式。最后，通过解析最佳个体得到的字符串，我们可以看到最终的数学公式，并用这些公式对新的数据点进行预测。

请注意，实际应用中可能需要针对具体的数据集和复杂度进行适当的参数调整。

gplearn符号回归适应度代表什么

gplearn符号回归适应度代表了在符号回归问题中，每个个体（也就是一个符号表达式）的表现能力的好坏。适应度值越高，代表该符号表达式能够更好地拟合训练数据，并且具有更好的泛化能力，也就是能够在新的数据上表现得更好。在gplearn中，适应度值是通过比较符号表达式的输出结果和训练数据的真实结果来计算的。