일반적인 머신러닝 모델
결과 예측을 학습하지만 내부 판단 과정을 살펴보거나 설명하기 어려울 수 있습니다.
CSV / TSVPareto잔차체크포인트14개 내보내기 대상7개 SDK · 곧 출시
기호 회귀, 쉽게 알아보기
데이터가 스스로 규칙을 설명할 수 있다면 어떨까요?
기호 회귀는 입력 변수와 이해하려는 결과를 연결하는 수학적 규칙을 찾습니다.
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01
예시 데이터로 시작합니다.
속도, 온도, 시간, 비용 등 문제와 관련된 수치 측정값 열을 제공합니다.
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02
여러 방정식을 탐색합니다.
변수와 수학 연산을 조합하고 많은 공식을 시험한 뒤 유용한 공식을 남깁니다.
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03
목적에 맞는 공식을 고릅니다.
단 하나의 답 대신 정확하고 단순한 후보를 보고 목적에 가장 알맞은 균형을 선택합니다.
예측할까요, 이해할까요?
기호 회귀
읽고 시험하고 논의할 수 있는 방정식을 반환하며, 원래 검색 엔진 없이도 재사용할 수 있습니다.
두 접근법 모두 뛰어난 예측이 가능합니다. 관계를 이해하고 설명하고 검증하거나 배포해야 할 때 기호 회귀가 특히 빛을 발합니다.
Equarith Free
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계정 불필요 · 최대 200행, 입력 변수 4개까지 무료
01
직접 살펴볼 수 있는 방정식.
모든 후보는 명시적인 수식입니다. 선택하기 전에 수식 복잡도, 학습 오차, 테스트 성능을 비교하세요.
로컬
데이터는 내 컴퓨터에 남습니다.
CSV 또는 TSV 데이터를 가져와 전체 탐색을 로컬에서 실행합니다. 데이터셋 업로드도, 원격 연산 백엔드도 필요 없습니다.
Pareto
절충 관계를 한눈에.
불투명한 답 하나를 받아들이는 대신 파레토 프런티어를 탐색하세요. 작업에 맞는 정확도와 단순성의 균형을 직접 선택할 수 있습니다.
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발견에서 실행 가능한 코드까지.
선택한 해를 Python, C, C++, Java, JavaScript, TypeScript, C#, R, MATLAB/Octave, Julia, Excel, Rust 또는 Go로 내보내세요.
PythonCC++JavaJavaScriptTypeScriptC#
RMATLABJuliaExcelRustGoOctave
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