AmosTian

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离线RL是DRL的子领域，不需要与与环境在线交互，可以直接从数据中学习策略完成相关任务。

遗传算法是一种搜索算法，模拟自然选择和繁殖过程，可以为搜索、优化、学习问题提供高质量的解决方案。

• 变异：种群中每个样本的某些特征会有所不同，即样本间的差异认为由变异得来
• 遗传：一些特征会遗传给后代，新种群与原种群的一些个体的某些特征存在相似性
• 选择：种群中，更适应环境的个体会有优势，这些个体的后代在新种群中占比会更高

进化维持了种群中个体彼此不同，对环境适应度高的个体更有可能生存，并将其形状遗传给下一代。

进化的推动因素是 交叉（crossover） 或 重组（recombination） ——结合双亲特征产生后代。

• 交叉有利于多样性，随着时间推移，将更好的特征融合在一起

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转：https://blog.csdn.net/totobey/article/details/124994579

模型：多元线性回归

特征选择：LASSO特征选择

数据集：

• X：输入特征
  • 分类特征处理方式：one-hot编码，未出现的取值作为参照类别
  • 连续特征处理方式：原始值，未进行标准化和归一化
• y：自行车租赁量

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