一篇新的综述论文解决了符号回归（SR）方法中不确定性量化（UQ）的关键差距。该论文旨在介绍UQ概念并回顾现有文献，将当前研究分为频率学派、贝叶斯学派和模型选择方法。尽管UQ对于模型可靠性和决策至关重要，但在SR中仍是一个未被充分探索的领域，凸显了进一步研究的必要性。 AI
影响 解决了符号回归的一个关键限制，有可能实现更可靠的实际应用。
排序理由 该集群包含一篇关于机器学习特定研究主题的综述论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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