波士顿房价预测

该示例是一个多元线性回归问题。

波士顿房价数据说明：此数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价 (Boston HousePrice) 的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述，下面对数据集变量说明下，方便大家理解数据集变量代表的意义。

统计了共 13 个维度的数据与当地房价中位数的统计关系。

数据生成

本节示例中数据来自于波士顿房价数据集，点击这里下载 数据集 (opens new window) 。

输入参数

波士顿房价数据集共有 13 个维度数据，入参使用英文字符 a 一次排列到 m 作为入参终止符。

集合算子

符号	表达式
+	a + b
-	a - b
*	a * b
/	a / b
2	常数 2
3	常数 3
E	常数 E
Q	sqrt
P	pow
L	log
S	sin
R	max(a, 0)

环境参数

本示例将头部长度设置为 8 。

头部长度	突变率	混入率	修正因子
8	0.3	0.3	0.001

遗传参数

由于该问题的数据维度比较多，所以需要适当加长基因的线性表达，本示例的 Gene shape 为 [1, 10] 。

种群	染色体长度	Gene Shape	激活函数	迭代数
50	1	[1, 10]	Activation.relu	500

可视化

点击下方开始按钮查看动态拟合过程。

表达式：

Click the "Start" button to start calculating the expression

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开始训练