GP_ELITE: Pure-Python-Symbolregression entdeckt Keplers Gesetz aus 8 Datenpunkten
Pure-Python symbolic regression that rediscovered Kepler's law from 8 data point
GP_ELITE ist eine neue Open-Source-Bibliothek für symbolische Regression mittels genetischer Programmierung – komplett in Python/NumPy, ohne Julia oder GPU. Sie findet interpretierbare mathematische Formeln für kleine experimentelle Datensätze (≤10 Variablen, 100–5000 Punkte) und schützt vor Overfitting durch Hold-out-Validierung. In Sekunden entdeckte sie Keplers Drittes Gesetz aus nur 8 Datenpunkten (R² = 1.0). Version 0.2.0 bringt Levenberg-Marquardt-Konstantenoptimierung, Multi-Restart-Zuverlässigkeit, Pareto-Front-Ausgabe und Extrapolationsmodus. Auf dem Feynman-Benchmark erreicht sie 67% exakte symbolische Rekonstruktionen – deutlich besser als gplearn.
GP_ELITE sucht nach einer mathematischen Formel, die Ihre Variablen mit einem Ziel verbindet, statt nach einer Blackbox.