gplearn符号回归中fitness值

GPlearn符号回归中的fitness值是用来衡量每个个体（即每个符号表达式）的适应度的。适应度值越高，说明该符号表达式越能够准确地拟合训练数据集中的目标变量。通常情况下，fitness值是通过比较符号表达式的预测值与实际值之间的误差（例如均方根误差）来计算的。在GPlearn的符号回归中，个体的fitness值越高，越有可能被选择为下一代的父代来进行进一步优化。