論文の概要: Interpretable Symbolic Regression for Data Science: Analysis of the 2022 Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01117v3
• Date: Mon, 3 Jul 2023 11:31:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 13:50:41.567470
• Title: Interpretable Symbolic Regression for Data Science: Analysis of the 2022 Competition
• Title（参考訳）: データサイエンスのための解釈可能なシンボリック回帰:2022年競争の分析
• Authors: F. O. de Franca, M. Virgolin, M. Kommenda, M. S. Majumder, M. Cranmer, G. Espada, L. Ingelse, A. Fonseca, M. Landajuela, B. Petersen, R. Glatt, N. Mundhenk, C. S. Lee, J. D. Hochhalter, D. L. Randall, P. Kamienny, H. Zhang, G. Dick, A. Simon, B. Burlacu, Jaan Kasak, Meera Machado, Casper Wilstrup, W. G. La Cava
• Abstract要約: シンボリック回帰は、研究された現象を正確に記述した解析式を探索する。 列挙アルゴリズム、混合線形整数プログラミング、ニューラルネットワーク、ベイズ最適化などのアプローチを利用する新しい提案が最近急増している。 本稿では,このコンペティションの結果を詳細に分析し,シンボル回帰アルゴリズムの課題について議論し,今後のコンペティションの改善の可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Symbolic regression searches for analytic expressions that accurately describe studied phenomena. The main attraction of this approach is that it returns an interpretable model that can be insightful to users. Historically, the majority of algorithms for symbolic regression have been based on evolutionary algorithms. However, there has been a recent surge of new proposals that instead utilize approaches such as enumeration algorithms, mixed linear integer programming, neural networks, and Bayesian optimization. In order to assess how well these new approaches behave on a set of common challenges often faced in real-world data, we hosted a competition at the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference consisting of different synthetic and real-world datasets which were blind to entrants. For the real-world track, we assessed interpretability in a realistic way by using a domain expert to judge the trustworthiness of candidate models.We present an in-depth analysis of the results obtained in this competition, discuss current challenges of symbolic regression algorithms and highlight possible improvements for future competitions.
• Abstract（参考訳）: 現象を正確に記述した解析式に対する記号回帰探索 このアプローチの主な魅力は、ユーザにとって洞察力のある解釈可能なモデルを返すことだ。 歴史的に、記号回帰のアルゴリズムの大半は進化的アルゴリズムに基づいている。 しかし、最近、列挙アルゴリズム、混合線形整数プログラミング、ニューラルネットワーク、ベイズ最適化のようなアプローチを利用する新しい提案が急増している。 これらの新しいアプローチが現実世界のデータでしばしば直面する共通の課題に対してどのように振る舞うかを評価するために、私たちは2022年の遺伝的および進化的計算会議でコンペティションを開催しました。 実世界のトラックでは,ドメインエキスパートを用いて,候補モデルの信頼性を判断し,現実的に解釈可能性を評価する。このコンペで得られた結果の詳細な分析を行い,シンボル回帰アルゴリズムの課題について議論し,今後の競争改善の可能性を明らかにする。

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