Symbolische Regression
Symbolische Regression ist eine Art der Regressionsanalyse. Der Raum der mathematischen Funktionen wird nach Kandidaten zur optimalen Beschreibung von vorgegebenen Daten durchsucht[1].
Häufig wird zum Finden der Lösung Genetische Programmierung benutzt, wobei Formeln als Ausdrucksbäume dargestellt werden, siehe Bild.
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/77/Genetic_Program_Tree.png/200px-Genetic_Program_Tree.png)
Eureqa oder PySR sind Beispiele für Programme zur symbolischen Regression.
Weblinks
- https://towardsdatascience.com/symbolic-regression-and-genetic-programming-8aed39e7f030
Einzelnachweise
- ↑ Ingrid Gerdes, Frank Klawonn, Rudolf Kruse: Evolutionäre Algorithmen: Genetische Algorithmen — Strategien und Optimierungsverfahren — Beispielanwendungen. Springer-Verlag, 2013, ISBN 978-3-322-86839-8 (google.de [abgerufen am 20. Juli 2020]).