論文の概要: The Inefficiency of Genetic Programming for Symbolic Regression -- Extended Version
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17292v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 09:49:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 13:24:47.122859
- Title: The Inefficiency of Genetic Programming for Symbolic Regression -- Extended Version
- Title（参考訳）: シンボリック回帰のための遺伝的プログラミングの非効率性-拡張バージョン
- Authors: Gabriel Kronberger, Fabricio Olivetti de Franca, Harry Desmond, Deaglan J. Bartlett, Lukas Kammerer,
- Abstract要約: 我々は,遺伝的プログラミングの探索挙動を,実用上は関係するが限定的な状況下での象徴的回帰のために分析する。
これにより、最良の表現を見つける成功確率を定量化できる。
遺伝的プログラミングの探索効率を意味的一意表現の空間におけるランダム探索と比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We analyse the search behaviour of genetic programming for symbolic regression in practically relevant but limited settings, allowing exhaustive enumeration of all solutions. This enables us to quantify the success probability of finding the best possible expressions, and to compare the search efficiency of genetic programming to random search in the space of semantically unique expressions. This analysis is made possible by improved algorithms for equality saturation, which we use to improve the Exhaustive Symbolic Regression algorithm; this produces the set of semantically unique expression structures, orders of magnitude smaller than the full symbolic regression search space. We compare the efficiency of random search in the set of unique expressions and genetic programming. For our experiments we use two real-world datasets where symbolic regression has been used to produce well-fitting univariate expressions: the Nikuradse dataset of flow in rough pipes and the Radial Acceleration Relation of galaxy dynamics. The results show that genetic programming in such limited settings explores only a small fraction of all unique expressions, and evaluates expressions repeatedly that are congruent to already visited expressions.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 遺伝的プログラミングの探索行動を分析し, 全解の総括列挙を可能にする。
これにより、最適な表現を見つけるための成功確率を定量化し、遺伝的プログラミングの探索効率を意味的に一意な表現空間におけるランダム検索と比較することができる。
この解析は,抽出記号回帰アルゴリズムの改良に使用する等式飽和法の改良アルゴリズムにより実現され,全記号回帰探索空間よりも桁違い小さい意味的に一意な表現構造が生成される。
固有表現と遺伝的プログラミングの集合におけるランダム検索の効率を比較検討する。
実験では,2つの実世界のデータセットを用いて,粗管内の流れのニクラドスデータセットと銀河力学の放射加速度関係という,よく適合した単変量式を生成する。
その結果、このような限られた環境での遺伝的プログラミングは、全てのユニークな表現のごく一部しか探索せず、既に訪れた表現と相容れない表現を繰り返し評価していることがわかった。
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