SISSO：从高维特征到可解释模型的智能筛选工具-优快云博客

SISSO：从高维特征到可解释模型的智能筛选工具

【免费下载链接】SISSO A data-driven method combining symbolic regression and compressed sensing for accurate & interpretable models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SISSO

如何解决高维特征筛选难题？🔍

在材料科学、化学工程等领域，研究者常常面临这样的困境：拥有海量描述符（特征）数据，但不知道哪些对目标属性（如电导率、催化活性）真正重要。传统特征筛选方法要么陷入"维度灾难"，要么产生难以解释的"黑箱模型"。SISSO（Sure Independence Screening and Sparsifying Operator）正是为解决这一矛盾而生——它结合符号回归与压缩感知技术，能从成百上千的候选特征中自动筛选出具有物理意义的低维描述子。

核心概念：SISSO如何平衡准确性与可解释性？⚖️

SISSO的核心创新在于将"筛选-稀疏化"两步策略与物理意义约束相结合。与纯数据驱动的机器学习不同，它不仅关注预测精度，更强调生成人类可理解的数学表达式。例如在材料设计中，SISSO可能输出"电导率 = 0.3×(原子半径)^2 + 0.7×(键能)"这样清晰的关系，而非神经网络的复杂权重矩阵。

技术原理简析：

特征构造（FC）：基于原始特征和预设数学算子（+、-、×、/、指数、对数等）生成组合特征
确定性独立筛选（SIS）：通过相关性分析从海量组合特征中筛选出候选子集
稀疏化算子（SO）：使用L0正则化等方法进一步压缩特征维度，得到最终描述子

环境准备：3步完成SISSO部署 🚀

步骤1：获取源代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SISSO
cd SISSO

💡 小贴士：国内用户可使用GitCode加速访问，确保网络连接稳定

步骤2：编译可执行文件

在src目录下执行编译命令（以Intel MPI为例）：

cd src
mpiifort -fp-model precise *f90 -o ~/bin/SISSO

💡 小贴士：若追求速度可选-O2优化参数，但-fp-model precise确保数值计算的可重复性

步骤3：验证安装

~/bin/SISSO --version

成功安装会显示版本信息（如SISSO.3.5）

SISSO算法原理解析：如何像"智能工匠"筛选特征？🛠️

想象你是一位材料设计师，面对散落的"特征零件"（原子半径、电价、键长等），需要组装出能精准预测材料性能的"模型机器"。SISSO的工作流程类似这位工匠的思考过程：

1. 特征构造：扩展"零件库"

SISSO首先基于原始特征创建新的组合特征。例如将"原子半径(r)"和"电负性(χ)"通过预设算子组合出r²、χ/r、ln(r)等衍生特征。这一步由FC.f90和FCse.f90模块实现，前者适合小数据集（特征直接存储），后者采用表达式树存储（适合大数据集）。

2. 确定性筛选：初步"筛选零件"

通过计算特征与目标属性的相关性，SISSO保留最具预测力的候选特征。这一步类似工匠筛选出"看起来有用"的零件，大幅减少后续计算量。关键参数nf_sis控制筛选后保留的特征数量（默认50000）。

3. 稀疏化优化：精准"组装模型"

最后一步使用稀疏回归（如L0正则化）从筛选后的特征中选出最优子集。这就像工匠最终确定用哪几个零件组成机器核心。DI.f90模块实现这一功能，参数desc_dim控制最终描述子的维度（通常2-4维）。

数学本质：

SISSO本质上解决的是带约束的优化问题：在保证模型精度的同时，最小化描述子中包含的特征数量。其目标函数可表示为：

minimize ||y - Xβ||₂² + λ||β||₀

其中||β||₀是L0范数（非零系数的个数），λ是平衡精度与复杂度的超参数。

实操案例：用SISSO预测材料能带隙 🔬

场景描述

给定一组化合物的基本物理化学特征（如原子序数、电离能等），需建立能带隙预测模型。

核心步骤

1. 准备输入文件

从input_templates目录复制模板文件：

cp input_templates/SISSO.in .
cp input_templates/train.dat_regression train.dat

2. 配置参数文件（SISSO.in）

关键参数设置：

ptype=1                ! 回归任务
desc_dim=2             ! 描述子维度
nsample=100            ! 样本数量
fstore=1               ! 特征存储方式（1:数据存储 2:表达式树）
ops='(+)(-)(*)(/)'     ! 使用的数学算子
method_so='L0'         ! 稀疏化方法

💡 小贴士：fstore=2适合样本数>5000的大型数据集，可显著降低内存占用

3. 运行程序

./SISSO > bandgap_prediction.log

结果解读

程序会生成两个关键输出：

SISSO.out：包含筛选过程和模型评估指标（如RMSE）

Models目录：存储排名前100的模型表达式，格式类似：

Model 1 (RMSE=0.23 eV):
bandgap = 0.12*r_atom + 0.87*(electronegativity/ionization_energy)

常见错误排查指南：解决SISSO运行中的5大痛点 🛠️

错误1：MPI编译错误

症状：use mpi语句导致编译失败
解决方案：修改var_global.f90，将use mpi替换为include 'mpif.h'
根本原因：部分MPI实现不支持Fortran模块接口，需使用传统头文件包含方式

错误2：内存溢出

症状：程序运行中突然终止，无错误提示
解决方案：设置fstore=2并减少nf_sis值（如从50000降至20000）
检查点：监控系统内存使用，确保有至少2GB空闲内存

错误3：输入文件格式错误

症状：Error reading train.dat
排查方法：

检查数据列数是否与nsf参数一致
确保没有空行或格式不一致的行
目标属性列（第一列）必须为数值型数据

错误4：预测结果波动

症状：多次运行结果略有差异
解决方案：编译时使用-fp-model precise参数
原理：该参数启用严格浮点计算模式，避免不同处理器间的数值差异

错误5：特征数量不足

症状：Warning: Insufficient features for SIS step
解决方案：

增加原始特征数量
扩展ops参数包含更多算子（如添加(exp)(log)）
提高fcomplexity值（最大特征复杂度）

高级应用：多任务学习与变量选择 🔬

SISSO v3.5新增多任务学习（MT-SISSO） 功能，可同时处理多个相关目标属性。例如在材料设计中，可联合预测"能带隙"和"弹性模量"：

ptype=1                ! 回归任务
ntask=2                ! 2个任务
nsample=100,100        ! 两个任务的样本数

此外，utilities目录提供变量选择辅助工具（VS-SISSO），通过VarSelect_SISSO.py实现特征重要性排序，帮助用户理解各因素对目标属性的贡献程度。

性能优化：让SISSO跑得更快 🚀

并行计算：使用MPI多进程加速

mpirun -np 4 ./SISSO > log  # 使用4个进程

参数调优：
- 大型数据集：fstore=2+fcomplexity=2（降低特征复杂度）
- 高精度需求：method_so='L1L0'（LASSO+L0组合方法）
输入精简：预处理阶段去除高度相关的原始特征（如相关系数>0.9的特征对）

总结：SISSO的价值与局限性 📊

独特优势：

兼具高预测精度和物理可解释性
自动生成数学表达式，便于科学发现
低内存版本支持处理大型数据集

适用场景：

材料/化学性质预测
小样本高维数据建模
需要物理意义解释的回归问题

局限性：

对初始特征质量依赖较高
复杂算子组合可能导致过拟合
不支持时序数据和图像类输入

SISSO作为一款专注于科学发现的数据驱动工具，正在材料科学、化学工程等领域发挥重要作用。其核心价值不仅在于预测本身，更在于帮助研究者揭示隐藏在数据背后的物理规律。通过本文介绍的方法，你可以快速掌握这一强大工具，将其应用于自己的研究领域。

【免费下载链接】SISSO A data-driven method combining symbolic regression and compressed sensing for accurate & interpretable models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SISSO

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考