掌握TCGPR算法：轻松实现高效数据处理与特征选择！

摘要：TCGPR（Tree-Classifier for Gaussian Process Regression）是一种基于高斯过程回归的树分类器算法，专为小数据集和高维特征空间设计。它通过“分而治之”的策略，将数据集划分为多个子集，识别异常值并提高模型的预测精度。

TCGPR（Tree-Classifier for Gaussian Process Regression）是一种基于高斯过程回归的树分类器算法，专为小数据集和高维特征空间设计。它通过“分而治之”的策略，将数据集划分为多个子集，识别异常值并提高模型的预测精度。TCGPR在材料科学、生物医学等领域表现出色，尤其适合处理复杂数据模式。(GitHub 主页见原文链接)

二、如何安装TCGPR？

确保Python环境已安装

确保您的系统已安装Python（推荐Python 3.6+）。

安装TCGPR库

打开终端或命令行，运行以下命令：

pip install PyTcgpr
三、代码教程：如何使用TCGPR？1. 数据筛选与分区fromPyTcgprimportTCGPR

# 设置参数
Dataset = "data.CSV"# 数据集路径
initial_set_cap =3# 初始集容量
sampling_cap =2# 每次迭代添加的数据点数
up_search =500# 暴力搜索的上限
CV = 'LOOCV' # 交叉验证方式
Task = 'Partition' # 任务类型：分区

# 执行算法
TCGPR.fit(
filePath=dataSet,
initial_set_cap=initial_set_cap,
Task=Task,
sampling_cap=sampling_cap,
up_search=up_search,
CV=CV
)
2. 数据筛选与识别fromPyTcgprimportTCGPR

# 设置参数
dataSet = "data.csv"# 数据集路径
sampling_cap =2# 每次迭代添加的数据点数
up_search =500# 暴力搜索的上限
Task = 'Identification'# 任务类型：识别
CV = 'LOOCV' # 交叉验证方式

# 执行算法
TCGPR.fit(
filePath=dataSet,
Task=Task,
sampling_cap=sampling_cap,
up_search=up_search,
CV=CV
)
3. 特征选择模块fromPyTcgprimportTCGPR

# 设置参数
dataSet = "data.csv"# 数据集路径
sampling_cap =2# 每次迭代添加的数据点数
Mission = 'FEATURE' # 任务类型：特征选择
up_search =500# 暴力搜索的上限
CV = 'LOOCV' # 交叉验证方式

# 执行算法
TCGPR.fit(
filePath=dataSet,
Mission=Mission,
sampling_cap=sampling_cap,
up_search=up_search,
CV=CV
)
四、参数说明

Mission: 任务类型，可选值为'DATA'（数据筛选）、'FEATURE'（特征选择）。

filePath: 输入数据集的CSV文件路径。

initial_set_cap: 初始集容量，仅在分区任务中使用。

sampling_cap: 每次迭代添加的数据点数或特征数。

measure: 相关性标准，可选'Pearson'（皮尔逊相关系数）或'Determination'（决定系数）。

ratio: 相关性容忍比率。

target: 回归任务中的目标数。

weight: 计算GGMF分数的权重因子。

up_search: 暴力搜索的上限。

exploit_coef: 在Cal_EI函数中约束方差的系数。

exploit_model: 若为True，则仅使用R值进行搜索，不考虑GGMF。

CV: 交叉验证设置，可以是整数（如5, 10）或'LOOCV'（留一法交叉验证）。