基于基因表达式规划算法的因子提取_FactorMining.zip

简介：
本项目《FactorMining》采用基因表达式编程算法进行因子提取，旨在高效地挖掘影响特定领域或问题的关键因素，适用于数据分析与机器学习场景。包含源代码及示例数据集。 基于基因表达式规划算法的因子挖掘（FactorMining）是一种利用计算智能技术来识别复杂数据集中关键因素的方法。该方法通过模拟生物进化过程中的自然选择机制，有效地探索大规模搜索空间，并从中找出能够解释或预测目标变量的重要特征组合。这种方法在机器学习、数据分析以及生物信息学等领域展现出广泛的应用潜力和研究价值。 基因表达式规划算法的独特之处在于它不仅寻找单一的最佳解决方案，而是生成一系列高质量的候选解，这些解可以进一步优化并应用于实际问题中。此外，该方法还能够处理非线性关系及高维度数据集中的复杂模式识别任务，在提高模型解释力的同时保持预测性能。 通过这种方式，研究人员和实践者可以获得对特定领域内变量之间相互作用更深入的理解，并在此基础上开发出更加准确有效的分析工具或决策支持系统。