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符号回归Symbolic Regression

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   约 665 字   预计阅读 2 分钟 
misaraty 更新 | 2024-11-15
前言
介绍常见的符号回归symbolic regression程序；其采用遗传算法genetic algorithm搜索函数解析式，可用于数据分析。

常用软件

Eureqa

  • GUI操作，直观。

  • 商业化之后，虽科研用途免费，但只能在线操作。

gplearn

  • gplearn

  • 从Github Stars看，关注度增速不如PySR。

./2024-11-15_093840.jpg
Github Star趋势

PySR

          对于Windows：

          运行Julia(v1.9.4)，

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using Pkg; Pkg.add("PyCall")
ENV["PYTHON"]="C:/Users/lenovo/anaconda3/python.exe"
Pkg.build("PyCall")
using PyCall

          重新安装Pysr，

1

pip install pysr
警告
若切换Julia版本之后不重新安装pysr，则会报dll缺失的错误。

          最后运行脚本。

          对于Linux：

          先安装Pysr，

1

pip install pysr

          再安装PythonCall、SymbolicRegression，

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using Pkg
Pkg.add("PythonCall")
Pkg.instantiate()

Pkg.add("SymbolicRegression")

          然后直接运行脚本。

警告
root账号和本地账号下面需要分别安装库，因为调用的是账号下面的.julia。
注意
其实，在Windows环境下，先安装Julia，然后在Python中运行pip install pysr即可，会自动调用Julia并安装相关库。

  • SRBench显示，PySR性能不错。

  • 依赖SymbolicRegression.jl。

./Synthetic_Track_Rankings.jpg
Synthetic Track Rankings

QLattice/Feyn

1

pip install feyn

DEAP

1

pip install deap

geppy

1

pip install geppy

uDSR/Deep Symbolic Optimization

1
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git clone https://github.com/dso-org/deep-symbolic-optimization
pip install -e ./dso[all]

PhySO

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git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO
pip install -e .

SISSO

Mathematica

Matlab

Julia

C++

Go

Python

性能对比

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