如何为符号回归选择特征答案

【问题标题】：How can I select features for Symbolic Regression如何为符号回归选择特征
【发布时间】：2021-05-25 11:39:12
【问题描述】：

如何为符号回归选择特征？我有 30 个特征，我只想将最敏感的特征用于符号回归。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一种可能性是首先使用随机森林来拟合数据，然后选择随机森林认为最重要的特征。

【讨论】：

【解决方案2】：

30 个功能并不多。遗传编程应该能够自动选择最有用的。

当然，您不应该使用常量。使用常量可能会允许将一些不重要的特征与一个非常小的常量相乘，从而将它们包含在最终表达式中。

但是，很难完全排除常量。例如，如果你使用除法运算符，它会产生一个副作用：x/x = 1，如果你有常数 1，那么你可以得到 1+1，然后 1/(1+1) 和等等……

无论如何，你有一些数据可以测试吗？我维护一个实现 GP 变体（多表达式编程）的免费软件。如果您将数据发送给我，我可以运行它们，或者您自己从我的网站尝试：https://mepx.org

更新：我已经在波士顿房价数据集上运行了我的程序，并且我从仅具有 8 个特征的预期输出中获得了大约 4% 的误差。附上截图。但是，我不太确定程序是否不尝试自己发现一些常量，因为解决方案太长（有 37 条指令）。

【讨论】：