arXiv cs.LG· Mattia Billa, Veronica Guidetti, Federica Mandreoli·· 25 天前AI 评分28
系数校准作为符号回归中的选择压力
Coefficient Calibration as Selection Pressure in Symbolic Regression
AI 导读
研究提出用于模因符号回归的 DSCA 校准策略，通过将优化数据划分为不同协变量分布的等大小子集，并取独立校准参数的均值进行评估。在合成基准与 10 个真实世界数据集上，相比集中式 BFGS 和 Levenberg-Marquardt 校准，DSCA 在负对数似然及 AIC、BIC 准则下改善了函数恢复能力与精度-复杂度的权衡。
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