מודל למידת מכונה טיפוסי
לומד לחזות פלט, אך לעיתים קשה לבחון או להסביר את תהליך ההסקה הפנימי שלו.
רגרסיה סימבולית שמעדיפה עבודה מקומית
הפכו נתונים למשוואות.
Equarith מגלה נוסחאות קומפקטיות וניתנות לבחינה מתוך נתונים מספריים — במחשב שלכם, מוכנות לאימות ולייצוא.
אין צורך בחשבון · חינם עד 200 שורות ו-4 משתני קלט
מרחק בלימה · 120 שורותחזית שגיאה–מורכבות
החיפוש פועל מקומית
פשוטה
מדויקת
המשוואה שנבחרה
d = 0.28v + 0.005v²
RMSE במבחן1.842
מורכבות9
01
0.28v + 0.005v²1.84202
0.0062v²2.11603
0.46v3.908
CSV / TSVParetoשאריותנקודות ביקורת14 יעדי ייצוא7 ערכות SDK · בקרוב מאוד
רגרסיה סימבולית, בפשטות
מה אם הנתונים שלכם יכלו להסביר את עצמם?
רגרסיה סימבולית מחפשת כלל מתמטי שמחבר בין הקלטים שלכם לתוצאה שברצונכם להבין.
-
01
מתחילים מדוגמאות.
מספקים עמודות של מדידות: מהירות, טמפרטורה, זמן, עלות או כל משתנה מספרי אחר בבעיה.
-
02
היא חוקרת משוואות.
החיפוש משלב משתנים ופעולות מתמטיות, בודק נוסחאות רבות ושומר את השימושיות שבהן.
-
03
בוחרים את הנוסחה המתאימה.
במקום תשובה אחת, מקבלים מועמדות מדויקות ופשוטות ובוחרים את האיזון המתאים ביותר למטרה.
לחזות או להבין?
רגרסיה סימבולית
מחזירה משוואה שאפשר לקרוא, לבדוק, לדון בה ולעשות בה שימוש חוזר ללא מנוע החיפוש המקורי.
שתי הגישות יכולות לחזות היטב. רגרסיה סימבולית מצטיינת כשצריך גם להבין, להסביר, לאמת או להטמיע את הקשר.
Equarith Free
הביאו את מערך הנתונים הבא שלכם.
אין צורך בחשבון · חינם עד 200 שורות ו-4 משתני קלט
01
משוואות שאפשר לבחון.
כל מועמדת מוצגת במפורש. השוו את מורכבות הנוסחה, שגיאת האימון וביצועי המבחן לפני הבחירה.
מקומי
הנתונים נשארים אצלכם.
ייבאו נתוני CSV או TSV והריצו את החיפוש כולו באופן מקומי. בלי העלאת מערכי נתונים ובלי שרת חישוב מרוחק.
Pareto
ראו את הפשרה בבירור.
בחנו חזית פארטו במקום לקבל תשובה אטומה אחת. בחרו את האיזון בין דיוק לפשטות שמתאים למשימה.
01 → 14
מהגילוי לקוד מוכן לעבודה.
ייצאו את הפתרון שנבחר אל Python, C, C++, Java, JavaScript, TypeScript, C#, R, MATLAB/Octave, Julia, Excel, Rust או Go.
PythonCC++JavaJavaScriptTypeScriptC#
RMATLABJuliaExcelRustGoOctave
נבנה לעבודה אמיתית
לסדנה, לכיתה ולמעבדה.
Equarith Free
הביאו את מערך הנתונים הבא שלכם.
הורידו את Equarith בחינם. אין צורך בחשבון.