gplearn-internal 0.5.9

欢迎内部学习！（Rick Sanchez版本）是gplearn的新数学版本！使用GPTool快速进行实验。在

gplearn在Python中实现了遗传编程，使用了一个受scikit-learn启发且兼容的API。在

虽然遗传规划（GP）可以用来执行very wide variety of tasks，gplearn有目的地局限于解决符号回归问题。这是由scikit-learn的理念所驱动的，即拥有强大的、可以直接实现的估计器。在

符号回归是一种机器学习技术，旨在识别最能描述关系的底层数学表达式。它首先建立一组朴素的随机公式来表示已知自变量与其因变量目标之间的关系，以便预测新的数据。然后，每一代的程序都是从之前的一代进化而来的，方法是从种群中选出最适合的个体进行遗传操作。在

gplearn保留了我们熟悉的scikitlearnfit/predictAPI，并使用现有的scikit learnpipeline和{a9}模块。该包试图将大量功能压缩到scikit学习风格的API中。虽然有很多参数需要调整，reading the documentation应该让更相关的参数更清楚地反映您的问题。在

gplearn支持通过symbolicCregressor进行回归，使用SymbolicClassifier进行二元分类，以及使用SymbolicTransformer进行自动特征工程的转换，该工具旨在支持回归问题，但也适用于二进制分类。在

gplearn是基于scikitlearn构建的，installation需要一个相当新的副本（0.20.0+）。如果在运行或安装包时遇到任何问题，please submit a bug report。在

瑞克来了…呃，你说呢？？？在

派对夜是暗室里的暗号，在一个地点之外的时间！ 生活是大便海洋中的一小部分，也是微不足道的一部分…所以欺骗这片海洋，在数据科学的浪潮中冲浪吧！如果生活很艰难，只要想想你是否能做到，去做，为了乐趣，学习，探索，不要忘记如果你不快乐，如果你想自杀：在这个世界上，你并不孤单！当心。在

重要的是永不放弃。 -里克·桑切斯