Symbolic regression
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2 天有情绪数据
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LLM驱动的代理通过符号回归发现生物ODE
研究人员开发了MEDA，一个结合大型语言模型（LLMs）和符号回归的系统，用于自动发现生物系统的常微分方程（ODEs）。这个代理框架可以检索背景知识、定义变量、生成约束条件，并提出、拟合和评估候选ODE。在包括模型检索和外推在内的各种任务上的评估表明，MEDA能够恢复正确的状态变量并生成生物学上合理的模型，突显了知识引导的形式化和机械约束的重要性。
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新的概率框架VaSST使用软符号树增强了符号回归
研究人员推出了一种新颖的符号回归概率框架VaSST，旨在解决当前AI驱动的科学发现方法的局限性。VaSST采用软符号树，这是表达式树的一种连续近似，它允许进行高效的基于梯度的优化，而不是启发式搜索。这种方法通过在潜在的符号结构上引入后验分布，实现了原则性的不确定性量化，从而促进了模型选择。该框架在模拟数据和Feynman符号回归数据库的结构恢复和预测准确性方面表现出强大的性能。
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新研究探索用于符号回归的遗传编程 · 已追踪 2 个来源
两篇最新的 arXiv 论文探讨了用于符号回归 (SR) 的遗传编程 (GP)。一项研究“Evaluation of Population Initialization Methods for Genetic Programming-based Symbolic Regression”发现，包括使用优化解决方案作为种子的方法在内的不同随机初始化方法，在 GP-based SR 的准确性或模型复杂度方面没有显著差异。另一篇论文“Evol…
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LLM的崛起引发了对符号回归未来的辩论
Reddit的r/MachineLearning板块正在讨论，鉴于大型语言模型（LLM）的进步，符号回归（SR）目前的意义。用户们正在质疑LLM在代码生成和直接SR任务方面的能力是否会使传统的SR技术过时。该帖子旨在收集社区对SR未来的见解。
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新的基准ERBench评估方程发现算法
研究人员推出了ERBench，这是一个新的基准和测试套件，专门用于评估方程发现算法。该框架侧重于评估这些算法恢复已知真实公式的能力，解决了现有基准通常使用小型数据集且缺乏鲁棒性测试的局限性。ERBench旨在为符号回归算法提供更严格的评估，这些算法对于从数据中自动化发现科学模型至关重要。
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综述论文强调符号回归中不确定性量化的必要性
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。
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符号回归方法引入部分参数共享
研究人员开发了一种新的符号回归方法，该方法允许在多个分类变量之间进行部分参数共享。这种方法能够发现单一表达式来描述相关现象，同时区分普遍效应、类别特定趋势和交互作用。该方法在合成数据和天体物理学数据集上进行了测试，证明其能够以更少的参数实现相似的拟合质量并提取额外信息。
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新的 GP-GOMEA 方法优化表达式结构和常数
研究人员开发了一种新的符号回归方法，使用遗传编程（一种构建适合数据的符号表达式的方法）。他们的新颖技术同时优化了表达式的结构及其包含的实值常数。这种集成方法将 GOMEA 的实值变体与 GP-GOMEA 相结合，与在 GP-GOMEA 中处理常数的其他方法相比，表现出更优越的性能。
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新的SAGE-Fit框架提高了符号回归的准确性
研究人员开发了SAGE-Fit，一个旨在通过解决糟糕的参数优化问题来改进符号回归（SR）的新框架。现有的SR方法经常在非凸内循环中挣扎，导致对正确方程的评分被低估。SAGE-Fit利用符号表达式固有的结构和语义特性来创造一个更有效的拟合过程。这个即插即用的模块在各种SR系统的评估准确性和整体性能方面都显示出显著的改进。
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新方法推动符号回归用于数据分析
研究人员开发了两种新的符号回归方法，这是一种用于查找拟合数据的数学表达式的技术。一种方法，潜在方程嵌入（LEE），在潜在空间中使用迭代细化来提高准确性并降低表达式复杂度，在基准测试中优于现有方法。另一种方法，多样化残差符号回归（DRSR），侧重于生成多个不同的表达式来解释不同的残差模式，有助于选择与领域知识一致并有效处理异常值的模型。