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。

相关问题

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。

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。