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我正在为我的一个研究项目使用 DEAP 的遗传编程实现。

我想创建一个适用于 pandas DataFrames 的 GP：每个原语都是一个自定义函数，它将一个 DataFrame 作为输入并返回一个 DataFrame 作为输出。类似地，终端可以是全 1 或全 0 的 DataFrame。

其中一个原语的简单示例可能是（注意这是伪代码）：

def add_5(input_df):
    return input_df + 5

pset.addPrimitive(add_5)

一个示例终端可能是：

pset.addTerminal(pd.DataFrame(np.ones(500))

DEAP可以做到这一点吗？代码会是什么样子？我不断收到NoneType来自终端的错误。

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在 DEAP 开发人员的帮助下，我能够解决这个问题。对于那些发现自己处于我的位置的人，下面是 DEAP GP 算法的一些工作代码，该算法将 DataFrame 的两列中的值优化为 0。示例问题显然是微不足道且无用的；它是 DEAP 在 DataFrames 上工作的一个简单示例。

import operator
import math
import random

import numpy as np
import pandas as pd

from deap import algorithms
from deap import base
from deap import creator
from deap import tools
from deap import gp

def add_5(input_df):
    return input_df + 5.

def subtract_5(input_df):
    return input_df - 5.

def multiply_5(input_df):
    return input_df * 5.

def divide_5(input_df):
    return input_df / 5.


pset = gp.PrimitiveSet('MAIN', 1)
pset.addPrimitive(add_5, 1)
pset.addPrimitive(subtract_5, 1)
pset.addPrimitive(multiply_5, 1)
pset.addPrimitive(divide_5, 1)

creator.create('FitnessMin', base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create('Individual', gp.PrimitiveTree, fitness=creator.FitnessMin)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register('expr', gp.genHalfAndHalf, pset=pset, min_=1, max_=2)
toolbox.register('individual', tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.expr)
toolbox.register('population', tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register('compile', gp.compile, pset=pset)

def evalSymbReg(individual, points):
    # Transform the tree expression in a callable function
    func = toolbox.compile(expr=individual)
    result = func(points)
    return abs(result.column1.sum() + result.column2.sum()),

toolbox.register('evaluate', evalSymbReg, points=pd.DataFrame({'column1': [125] * 500, 'column2': [125] * 500}))
toolbox.register('select', tools.selTournament, tournsize=3)
toolbox.register('mate', gp.cxOnePoint)
toolbox.register('expr_mut', gp.genFull, min_=0, max_=2)
toolbox.register('mutate', gp.mutUniform, expr=toolbox.expr_mut, pset=pset)


if __name__ == '__main__':
    pop = toolbox.population(n=100)
    hof = tools.HallOfFame(1)
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    stats.register('avg', np.mean)
    stats.register('min', np.min)
    stats.register('max', np.max)
    pop, log = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, 0.5, 0.1, 20, stats=stats, halloffame=hof)
于 2015-09-08T17:03:19.523 回答
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你在deap中使用强类型gp吗？定义基元的类型

这里有一个很好的代码示例

http://deap.readthedocs.org/en/latest/tutorials/advanced/gp.html#strongly-typed-gp

于 2015-09-04T22:18:52.257 回答