遗传规划算法——符号回归案例

直接上库

from gplearn.genetic import SymbolicRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.utils.random import check_random_state
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import graphviz

整一个随机函数做回归运算

# Ground truth
x0 = np.arange(-1, 1, .1)
x1 = np.arange(-1, 1, .1)
x0, x1 = np.meshgrid(x0, x1)
y_truth = x0**2 - x1**2 + x1 - 1ax = plt.figure().gca(projection='3d')
ax.set_xlim(-1, 1)
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.set_xticks(np.arange(-1, 1.01, .5))
ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.01, .5))
surf = ax.plot_surface(x0, x1, y_truth, rstride=1, cstride=1, color='green', alpha=0.5)
plt.show()

开始训练

rng = check_random_state(0)# Training samples
X_train = rng.uniform(-1, 1, 100).reshape(50, 2)
y_train = X_train[:, 0]**2 - X_train[:, 1]**2 + X_train[:, 1] - 1# Testing samples
X_test = rng.uniform(-1, 1, 100).reshape(50, 2)
y_test = X_test[:, 0]**2 - X_test[:, 1]**2 + X_test[:, 1] - 1
est_gp = SymbolicRegressor(population_size=5000,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,parsimony_coefficient=0.01, random_state=0)
est_gp.fit(X_train, y_train)

输出回归结果

print(est_gp._program)

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