論文の概要: Zoetrope Genetic Programming for Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13388v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 10:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 14:08:07.176831
• Title: Zoetrope Genetic Programming for Regression
• Title（参考訳）: 回帰のためのゾエトロープ遺伝的プログラミング
• Authors: Aur\'elie Boisbunon, Carlo Fanara, Ingrid Grenet, Jonathan Daeden, Alexis Vighi, Marc Schoenauer
• Abstract要約: Zoetrope Genetic Programming (ZGP)アルゴリズムは、数学的表現のオリジナルの表現に基づいている。 ZGPは多数のパブリックドメイン回帰データセットを使用して検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.642406403099596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Zoetrope Genetic Programming (ZGP) algorithm is based on an original representation for mathematical expressions, targeting evolutionary symbolic regression.The zoetropic representation uses repeated fusion operations between partial expressions, starting from the terminal set. Repeated fusions within an individual gradually generate more complex expressions, ending up in what can be viewed as new features. These features are then linearly combined to best fit the training data. ZGP individuals then undergo specific crossover and mutation operators, and selection takes place between parents and offspring. ZGP is validated using a large number of public domain regression datasets, and compared to other symbolic regression algorithms, as well as to traditional machine learning algorithms. ZGP reaches state-of-the-art performance with respect to both types of algorithms, and demonstrates a low computational time compared to other symbolic regression approaches.
• Abstract（参考訳）: The Zoetrope Genetic Programming (ZGP) algorithm is based on a original representation for mathematical expression, targeting evolution symbolic regression, the zoetropic representation using repeat fusion operation between partial expression, from the terminal set。 個体内の反復融合は徐々により複雑な表現を生成し、最終的には新しい特徴と見なされる。 これらの機能はトレーニングデータに最も適するように線形に結合されます。 その後、ZGP個体は特定の交叉と突然変異操作を行い、親と子孫の間で選択が行われる。 ZGPは、多数のパブリックドメイン回帰データセットを使用して検証され、他のシンボリック回帰アルゴリズムや従来の機械学習アルゴリズムと比較されます。 ZGPは両タイプのアルゴリズムに対して最先端の性能に達し、他のシンボリック回帰手法と比較して計算時間が少ないことを示す。

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