gplearn
"gplearn"是一个强大的Python库，专注于实现基于遗传编程（Genetic Programming）的符号回归和分类任务。从金融角度看，"gplearn"可以被应用于处理和分析复杂的金融市场数据，进而发掘出数据中潜在的模式和关系。通过遗传编程的进化算法，"gplearn"能够自动构建和优化数学模型，以描述和预测金融市场的动态变化。这使得金融机构能够更好地理解市场风险，制定更精准的投资策略，从而在金融市场中获得竞争优势。因此，"gplearn"在金融数据分析、量化交易、风险管理等领域具有广泛的应用前景。
gplearn入门
gplearn核心概念
它是一个基于Python的库，旨在通过遗传编程（Genetic Programming, GP）实现机器学习的功能。遗传编程是一种自动化的机器学习方法，通过模拟达尔文的自然选择理论来解决问题。它属于遗传算法的一种，通过选择、交叉（杂交）、变异等操作对程序（个体）进行迭代，以产生更好的解决方案。gplearn主要用于回归和符号回归任务，可以自动生成解决特定问题的数学模型或符号表达式。它的灵感来自于 scikit-learn，可以用于自动化发现数据中的关系，创建复杂的模型或因子。在金融领域，gplearn可以用于因子挖掘，帮助发现影响股票价格
更新时间：2024-02-29 07:09
利用 gplearn 进行特征工程
前言
featuretools有专门的 transfrom 类的特征处理方式，但是我在实际使用中没有使用，因为featuretool的思路是凡是能够进行特征变换的特征都要应用一遍，所以应用的模式基本上是生成大量的性能不强的特征，下一步必须进行严格的。
所以今天尝试用gplearn进行一下特征工程，本人能力有限，如有错误还请指正，也欢迎交流。
gplearn
gplearn是Python内最成熟的符号回归算法实现，作为一种一种监督学习方法，符号回归（symbolic regression）试图发现某种隐藏的数学公式，以此利用特征变量预测目标变量。
符号回归的具体实现方式是遗
更新时间：2024-01-14 04:45
调用gplearn报错！
更新时间：2023-10-09 06:28
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