使用遗传编程进行分类和符号回归
项目描述
卡鲁大奖赛
Karoo GP 是一种进化算法，一种用 Python 编写的遗传编程应用程序套件，支持符号回归和分类数据分析。它已被用于射电天文学、引力波探测器表征和合成超新星探测，以及各种领域的各种其他用例。
您只需根据用户指南准备数据集。无需编程。Karoo 通过强大的库 TensorFlow 支持多核和 GPU。Karoo 内置了三个文本案例：虹膜数据集、开普勒行星运动定律和一个可以修改为不同程度挑战的数学问题。
Karoo 是从命令行启动的，具有直观的用户界面或来自 bash 或其他 Python 脚本的完全自动化的参数。每次运行的输出都会自动存档，包括配置、摘要和保存为 .csv 文件的全套 GP 树，供您查看和编辑，以便您可以手动构建下一次运行的起始块。
请务必阅读用户指南以获取遗传编程入门指南以及您可以使用此独特代码体执行的所有操作的示例。
有关使用 Karoo GP 的标量与矢量和 CPU 与 GPU 性能的有趣阅读：https ://arxiv.org/abs/1708.03157或了解 Karoo 如何在 LIGO 应用于超新星探测：https ://arxiv.org/abs/ 2002.04591
在kstaats.github.io/karoo_gp/了解更多信息...
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