論文の概要: Multi-View Symbolic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04298v3
• Date: Fri, 19 Jul 2024 09:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 23:56:51.437796
• Title: Multi-View Symbolic Regression
• Title（参考訳）: 多視点シンボリック回帰
• Authors: Etienne Russeil, Fabrício Olivetti de França, Konstantin Malanchev, Bogdan Burlacu, Emille E. O. Ishida, Marion Leroux, Clément Michelin, Guillaume Moinard, Emmanuel Gangler,
• Abstract要約: 複数のデータセットを同時に考慮したMvSR(Multi-View Symbolic Regression)を提案する。 MvSRは評価された式を各独立したデータセットに適合させ、パラメトリック関数のファミリーを返す。 我々は、既知の表現から生成されたデータと、天文学、化学、経済から得られた実世界のデータを用いて、MvSRの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2334534968968969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Symbolic regression (SR) searches for analytical expressions representing the relationship between a set of explanatory and response variables. Current SR methods assume a single dataset extracted from a single experiment. Nevertheless, frequently, the researcher is confronted with multiple sets of results obtained from experiments conducted with different setups. Traditional SR methods may fail to find the underlying expression since the parameters of each experiment can be different. In this work we present Multi-View Symbolic Regression (MvSR), which takes into account multiple datasets simultaneously, mimicking experimental environments, and outputs a general parametric solution. This approach fits the evaluated expression to each independent dataset and returns a parametric family of functions f(x; theta) simultaneously capable of accurately fitting all datasets. We demonstrate the effectiveness of MvSR using data generated from known expressions, as well as real-world data from astronomy, chemistry and economy, for which an a priori analytical expression is not available. Results show that MvSR obtains the correct expression more frequently and is robust to hyperparameters change. In real-world data, it is able to grasp the group behavior, recovering known expressions from the literature as well as promising alternatives, thus enabling the use of SR to a large range of experimental scenarios.
• Abstract（参考訳）: 記号回帰(SR)は、説明変数と応答変数の関係を表す解析的表現を探索する。 現在のSR法では、1つの実験から抽出された1つのデータセットを仮定している。 しかしながら、研究者はしばしば異なる設定で行われた実験から得られた複数の結果に直面する。 従来のSR法では、各実験のパラメータが異なるため、基礎となる式を見つけることができない場合がある。 本研究では、複数のデータセットを同時に考慮し、実験環境を模倣し、一般的なパラメトリック解を出力するマルチビューシンボリック回帰(MvSR)を提案する。 このアプローチは、評価された式を各独立したデータセットに適合させ、すべてのデータセットを正確に適合させることができる関数のパラメトリックなファミリ f(x;theta) を返す。 我々は、既知の表現から生成されたデータと、天文学、化学、経済から得られた実世界のデータを用いて、MvSRの有効性を実証する。 その結果、MvSRは正しい表現をより頻繁に獲得し、ハイパーパラメーターの変化に対して堅牢であることがわかった。 実世界のデータでは、集団の振る舞いを把握し、文献から既知の表現を回収し、有望な代替品を回収し、SRを幅広い実験シナリオに利用できるようにする。

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