Abstract-Symbolic regression (SR) är en väl studerad metod i genetisk programmering (GP) för att upptäcka fri-form matematiska modeller från observerade data. Det har dock inte varit allmänt accepterat som ett standardverktyg för datavetenskap. Oviljan är delvis på grund av den svåra att analysera slumpmässig karaktär av GP och skalbarhet frågor. Å andra sidan var de mest populära deterministiska regressionsalgoritmer utformade för att generera linjära modeller och därför saknar flexibiliteten hos GP-baserade SR (GP-SR). Vår hypotes är att hybridisering av dessa två tekniker kommer att skapa en synergi mellan GP-SR och deterministiska metoder för maskininlärning, vilket kan bidra till att föra GP-baserade tekniker närmare området för stort lärande. I detta dokument visar vi att en hybrid deterministisk/GP-SR algoritm överträffar GP-SR ensam och den state-of-the-art deterministiska regressionstekniken ensam på en uppsättning multivariat polynomiska symboliska regressionsuppgifter som systemet som ska modelleras blir mer multivariat.
En hybrid deterministisk GP-SR algoritm REF föreslås för att övervinna problemet med att missa korrekt uttryck.
Improving genetic programming based symbolic regression using deterministic machine learning
{'venue': '2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}