rgp（R遺傳編程）包 - 無法做迴歸

我想用R遺傳包（rgp）使用此處使用的技術進行非線性迴歸：Fitting a curve to specific data（請參閱第二種方法）。我，使用R包drc爲heartrate數據：rgp（R遺傳編程）包 - 無法做迴歸

library(drc) 

head(heartrate) 
# pressure rate 
#1 50.85 348.76 
#2 54.92 344.45 
#3 59.23 343.05 
#4 61.91 332.92 
#5 65.22 315.31 
#6 67.79 313.50 

library(rgp) 

res <- symbolicRegression(rate ~ pressure, data=heartrate) 

(symbreg <- res$population[[which.min(sapply(res$population, res$fitnessFunction))]]) 
#function (pressure) 
#pressure + (pressure/0.853106872646055 + pressure) 

ggplot() + 
    geom_point(data=heartrate, aes(pressure,rate), size = 3) + 
    geom_line(data=data.frame(symbx=heartrate$pressure, 
           symby=sapply(heartrate$pressure, symbreg)), 
       aes(symbx, symby), colour = "red")

但是，我正在生成的迴歸線顯然是不正確。數據點的分佈表明曲線關係隨着壓力增加而降低（反向關聯）。然而，所產生的迴歸線是線性的並且方向錯誤。

哪裏錯誤？

編輯：

採用實施意見提出由@ cuttlefish44增加步驟：

res = symbolicRegression(rate ~ pressure, data = heartrate, stopCondition = makeStepsStopCondition(45000)) 

(symbreg <- res$population[[which.min(sapply(res$population, res$fitnessFunction))]]) 
#function (pressure) 
#exp(exp(exp(cos(cos(-9.23878724686801/pressure)))))

它用了8分鐘就可以完成。情節是：

迴歸線的方向比上述更好，但它表明，這將需要很長的時間才能達到明顯的方向（！）。由@墨魚魚44獲得的函數的迴歸線也是相似的，並且不太合適。

來源

2016-12-04 rnso

在你的情況下，'stopCondition'，'makeTimeStopCondition（5）'的默認值是否太短？'符號迴歸（率〜壓力，數據=心率，stopCondition = makeStepsStopCondition（45000））'給了我'符號;函數（壓力）exp（exp（exp（exp（exp（tan（6.91310722380877 /壓力 - sin（0.932394750416279））* cos（exp（sin（-9.12634917534888））））））））' – cuttlefish44

我已經添加了結果以上。 – rnso

-1

您可能已經閱讀過此內容，但我認爲您的回答隱藏在Oliver Flasch編寫的this introduction to RGP package內。

我對rgp軟件包一無所知，但如果您只想要線性迴歸，您爲什麼不使用基本包中的lm()函數？

至少你將能夠估計β 和β 參數爲普通最小二乘迴歸：

率= β *壓力+ β

 linear.model <- lm(rate ~ pressure, data=heartrate) 

    ggplot(data=heartrate, aes(x=pressure,y=rate)) + 
     geom_point() + 
     geom_smooth(method="lm", col="red")

linear regression with ggplot2

您可以訪問coeficcients與linear.model$coefficients

您仍然可以linear.model$fitted.values

您可以訪問殘留與操縱預測值：linear.model$residuals

如果你想以更精確地擬合曲線線性模型可能不足，您可以嘗試glm或多項式迴歸，並選擇AIC或BIC標準的最佳模型。

來源

2016-12-04 13:05:57 bobolafrite

我不想要線性迴歸，這正是我使用rgp軟件包的原因。我已經看過rgp pdf文件的這個簡介，但也建議使用非常類似的方法。爲什麼不使用rgp包並嘗試獲得正確的結果。 – rnso

對不起，我沒有看看你的個人資料是否正確，你是否看到過在符號迴歸過程中所有警告都表明你生成了NAN？ – bobolafrite

這真是一個很好的觀點。我以前沒有看到警告（）。你應該把它放在答案中，以及如何糾正這個問題，而不是如何做線性迴歸。 – rnso

rgp（R遺傳編程）包 - 無法做迴歸

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