GitLab

Сейчас композер выдаёт излишне сложные цепочки, если жестко не ограничить глубину дерева.

Это можно попробовать исправить вот так: в отличие от большинства задач ГП, у нас дорогой является лишь задача обучения модели. Сделать предсказание относительно дешево.

Поэтому, для каждого уже обученного дерева моделей мы можем бесплатно посчитать фитнес также для каждого из его поддеревьев (т.к. заново обучать их не требуется). Т.е. можно в композер ввести оператор "регуляризации", который будет сводить дерево к простейшему поддереву (и или заменять оригинал, или вкидывать его в популяцию в одном или нескольких экземплярах).