进化森林：基于遗传编程的自动化特征工程库

进化森林：基于遗传编程的自动化特征工程库

EvolutionaryForestAn open source python library for automated feature engineering based on Genetic Programming项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EvolutionaryForest

进化森林是开源社区中的一个强大工具，专为机器学习领域提供自动化特征工程解决方案。此Python库基于遗传编程理论，旨在解决传统特征工程的痛点，特别是在提高模型解释性和在小数据集上的表现方面展示出显著效能。

项目介绍

进化森林（EvolutionaryForest）是一个面向自动特征工程的开源库。它融合了遗传程序设计的智慧，能够自动生成并优化特征，从而提升机器学习模型的性能，特别是对于回归任务。该项目支持多种算法，包括核心的进化森林(发表于TEVC 2021)和后来的SR-Forest(发表于TEVC 2023)，提供了丰富的选项来调整和定制特征生成过程。

项目快速启动

要快速开始使用进化森林，首先确保你的环境中已经安装了Python。接下来，通过以下命令将其添加到你的开发环境：

pip install -U evolutionary_forest

或获取最新代码，你可以直接从GitHub仓库安装：

pip install git+https://github.com/hengzhe-zhang/EvolutionaryForest.git

之后，利用这个简单的例子体验其功能：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from evolutionary_forest import EvolutionaryForestRegressor

# 加载数据
X, y = load_diabetes(return_X_y=True)

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建并配置进化森林回归器
r = EvolutionaryForestRegressor(
    max_height=3, 
    normalize=True, 
    select='AutomaticLexicase', 
    gene_num=10, 
    boost_size=100, 
    n_gen=20, 
    n_pop=200, 
    cross_pb=1, 
    base_learner='Random-DT', 
    verbose=True
)

# 训练模型
r.fit(x_train, y_train)

# 预测并评估
print('R² Score:', r2_score(y_test, r.predict(x_test)))

应用案例与最佳实践

在糖尿病数据集上的回归实验展示了进化森林的有效性。通过调节参数如max_height, normalize, 和遗传算法的参数，可以针对不同场景优化模型。最佳实践通常包括细致的参数调优，以及利用交叉验证来评估模型的稳定性和泛化能力。特别是在解释性要求高的应用场景中，进化森林因其生成可解释特征的能力而特别有价值。

典型生态项目

虽然“典型生态项目”这一部分更多指向的是围绕该库的社区项目和集成案例，对于EvolutionaryForest而言，开发者和研究者可以将其融入到更广泛的数据科学项目中，比如在医疗健康数据分析、金融风险预测等领域。考虑到项目的特性，探索与其他开源数据处理和建模库的集成（例如Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow或PyTorch）也是其应用生态的一部分。由于具体整合示例可能因具体应用场景而异，开发者应参考文献和社区讨论寻找灵感和实践指南。

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本快速入门指导帮助您初步理解和使用进化森林库，深入探索则可通过其详细的官方文档和社区资源进一步进行。

EvolutionaryForestAn open source python library for automated feature engineering based on Genetic Programming项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EvolutionaryForest