如何保证gplearn的SymbolicTransformer的_best_programs输出不同？

Question

我正在使用gplearn的SymbolicTransformer来生成一些自动化的特性。问题是，当我通过在拟合后查看_best_programs来检查特征的表达式时，我发现大多数特征都具有相同的表达式。我想知道是否有办法确保我们在拟合后使用SymbolicTransformer输出不同的特征？

Answer 1

我不知道是否有一种方法可以明确地强制执行这一点，但您可能可以尝试在每一代人中强制执行更多不同的群体，希望这会导致更多样化的_best_programs集合。在我看来，你可以研究的几个参数是：

• p_crossover
• p_subtree_mutation
• p_hoise_mutation
• p_point_mutation
• p_point_replace

如果你增加了交叉或变异的机会，你就会增加你期望的多样性，但你不能逾越它。在多样化的人口和准确的人口之间有一个平衡。交叉或变异越高，你就越有可能选择一个强大的个人候选人，并将其变成没有意义的东西。