一般的な機械学習モデル
出力の予測を学習しますが、内部の判断過程は確認や説明が難しいことがあります。
CSV / TSVPareto残差チェックポイント14のエクスポート先7つのSDK · 近日公開
シンボリック回帰をやさしく
データ自身に法則を語らせてみませんか？
シンボリック回帰は、入力と理解したい結果を結ぶ数学的な規則を探します。
-
01
例から始めます。
速度、温度、時間、コストなど、課題に関する数値の測定列を与えます。
-
02
方程式を探索します。
変数と数学演算を組み合わせ、多数の式を試し、有用なものを残します。
-
03
目的に合う式を選びます。
答えは一つではありません。精度と簡潔さを備えた候補から、目的に最適なバランスを選べます。
予測、それとも理解？
シンボリック回帰
読み、検証し、議論できる方程式を返し、元の探索エンジンなしでも再利用できます。
どちらも高い予測力を発揮できます。関係を理解、説明、検証、実装する必要があるとき、シンボリック回帰が特に役立ちます。
Equarith Free
次のデータセットを持ち込んでください。
アカウント不要 · 200 行、入力変数 4 個まで無料
01
読み解ける方程式を。
候補はすべて明示的な数式です。数式の複雑度、学習誤差、テスト性能を比較してから選べます。
ローカル
データは手元に残ります。
CSV または TSV を読み込み、探索の全工程をローカルで実行します。データセットのアップロードも、リモート計算基盤も不要です。
Pareto
トレードオフを見通せます。
不透明な答えをひとつ受け入れるのではなく、パレートフロント全体を探索。用途に合った精度と簡潔さのバランスを選べます。
01 → 14
発見から、使えるコードへ。
選択した解を Python、C、C++、Java、JavaScript、TypeScript、C#、R、MATLAB/Octave、Julia、Excel、Rust、Go に書き出せます。
PythonCC++JavaJavaScriptTypeScriptC#
RMATLABJuliaExcelRustGoOctave
Equarith Free
次のデータセットを持ち込んでください。
Equarith を無料でダウンロード。アカウントは不要です。