Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare symbolic regression by genetic programming (SRGP) with symbolic regression by random search (SRRS), a novel method for symbolic regression described herein. Methods: We limit our problem space to N binary trees, m terminals and n functions, then use a dense enumeration of full binary trees to perform uniform random sampling from the set of all permitted equations. We compare a single basic configuration of symbolic regression by genetic programming with symbolic regression by random search using 1000 randomly generated problems. We perform a hyperparameter search with 50 randomly generated symbolic regression problems and 198 randomly generated hyperparameter configurations, examining the performance of SRGP against SRRS. Results: For the single configuration experiment, SRGP outperformed SRRS in 49.0% of problems, random search was best in 26.2% of problems, and there was a tie in 24.8% of problems. Of the cases that were not tied, genetic programming was best in 65.6% of experiments (99% CI, [60.7%, 69.2%]). Of the cases that were not tied in the hyperparameter search, SRGP was best in 44% (99% CI, [41%, 48%]) of cases. The average random configuration of SRGP performs worse than does SRRS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».