pyNSGP:NSGA-II在Python中进行多目标遗传编程

pyNSGP 该Python 3代码是使用NSGA-II进行符号回归的多目标遗传编程的实现。 依存关系 脾气暴躁和scikit学习。 安装 运行pip install --user .从文件夹中。 例子 pyNSGP可以作为scikit-learn回归估计器运行。有关示例，请参见test.py第一个目标是均方误差，第二个目标是解大小。如果使用use_interpretability_model=True ，则通过根据下面引用的论文中找到的线性模型预测人类的可解释性来实现第二个目标。 参考 如果您使用此代码，请通过引用相关支持我们的研究： M. Virgolin，A。De Lorenzo，E。Medvet，F。Randone。 “学习可解释性的公式以学习可解释的公式”。 arXiv预印本arXiv：2004.11170（2020） 有关与此工作相关的代码的其他部分，请参见此。