Symbolic regression
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4 天有情绪数据
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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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新方法应对符号回归中的异常值
研究人员开发了一种名为 Diversified Residual Symbolic Regression (DRSR) 的新方法，以应对符号回归任务中的异常值挑战。当数据包含异常观测值时，传统方法难以识别潜在模式。DRSR 旨在提供多个候选数学表达式，这些表达式能很好地解释数据，但在处理残差方面有所不同，从而允许用户根据其领域知识选择最合适的模型。