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我正在使用 gplearn 库（遗传编程）从给定的数据集生成新规则。目前，我有 11 行数据和 24 列（特征），我将它们作为 SymbolicRegressor 方法的输入来获取新规则。但是，我只得到一个规则。一般来说，如果我提供 11 行数据作为输入，我不应该得到 11 条新规则。如果我做错了，那么正确的做法是什么？

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor
from gplearn.genetic import SymbolicRegressor

data = pd.read_csv("D:/Subjects/Thesis/snort_rules/ransomware_dataset.csv")

x_train = data.iloc[:,0:23]
y_train = data.iloc[:,:-1]

gp = SymbolicRegressor(population_size=11,
                           generations=2, stopping_criteria=0.01,
                           p_crossover=0.8, p_subtree_mutation=0.1,
                           p_hoist_mutation=0.05, p_point_mutation=0.05,
                           max_samples=0.9, verbose=1,
                           parsimony_coefficient=0.01, random_state=0)

gp.fit(x_train, y_train)
print(gp._program)

输出是：

X7/(X15*(-X16*X20 - X19 + X2))

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