gplearn如何调整符号集使用对数和指数

gplearn中的符号集是在初始化遗传程序对象时设置的，可以通过修改该对象的参数来更改符号集。下面是一些示例代码，演示如何将符号集中添加对数和指数函数：

from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
from gplearn.functions import make_function
import numpy as np

# 定义对数和指数函数
def my_log(x):
    return np.log(np.abs(x) + 1)

def my_exp(x):
    return np.exp(x)

# 将对数和指数函数添加到符号集中
log_func = make_function(function=my_log, name='log', arity=1)
exp_func = make_function(function=my_exp, name='exp', arity=1)
function_set = ['add', 'sub', 'mul', 'div', log_func, exp_func]

# 初始化遗传程序对象，并使用新的符号集
est_gp = SymbolicRegressor(population_size=500,
                           generations=20,
                           function_set=function_set,
                           verbose=1,
                           random_state=0)

# 训练模型
est_gp.fit(X_train, y_train)

在上面的示例中，我们首先定义了新的对数和指数函数`my_log()`和`my_exp()`，然后使用`make_function()`函数将它们转换为GPlearn中的函数对象。接下来，我们将新的函数对象添加到原有的符号集中，形成一个包含加、减、乘、除、对数和指数函数的新符号集。最后，我们初始化了一个新的遗传程序对象，并使用新的符号集进行训练。

需要注意的是，添加新的函数会增加模型的复杂度，可能会导致过拟合。因此，需要谨慎选择符号集的内容，以避免模型过于复杂。