関数同定問題
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/07 03:45 UTC 版)
関数同定問題（かんすうどうていもんだい、英: symbolic regression、または英語直訳の記号回帰とも[1]）とは数式空間を探索する回帰分析のひとつで、与えられたデータセットに対して正確かつ単純な最もふさわしいモデル（関数）を見つける問題のこと。アルゴリズムの開始点として与えられる特定のモデルはない代わりに、初期の数式は演算子、解析関数、定数、状態変数をランダムに組み合わせて与えられる（これら基本要素の部分集合は人間によって操作されることが多いが、技術的な要求はない）。新たな等式は遺伝的プログラミングによって以前の等式を組み換えたものとなる。
- ^ “生命と情報通信特集 -生命に学ぶICTから分子通信へ- (PDF)”. NICT (2008 年). 2014年10月1日閲覧。
- ^ Ekaterina J. Vladislavleva; Guido F. Smits; Dick Den Hertog (2009). “Order of nonlinearity as a complexity measure for models generated by symbolic regression via pareto genetic programming”. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE) 13 (2): 333–349. doi:10.1109/tevc.2008.926486.
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