Önce yerellik yaklaşımıyla sembolik regresyon

Veriyi denkleme dönüştürün.

Equarith, sayısal verilerden kompakt ve incelenebilir formüller keşfeder—kendi bilgisayarınızda, doğrulamaya ve dışa aktarmaya hazır.

Ücretsiz indir Nasıl çalıştığını görün

Hesap gerekmez · 200 satıra ve 4 girdi değişkenine kadar ücretsiz

Equarith Yerel

Fren mesafesi · 120 satırHata–karmaşıklık cephesi

Arama yerel olarak çalışıyor

Basit Doğru

Seçilen denklem d = 0.28v + 0.005v²

Test RMSE1.842

Karmaşıklık9

010.28v + 0.005v²1.842

020.0062v²2.116

030.46v3.908

CSV / TSVParetoArtıklarKontrol noktaları14 dışa aktarma hedefi7 SDK · çok yakında

Basitçe sembolik regresyon

Verileriniz kendini açıklayabilseydi?

Sembolik regresyon, girdilerinizle anlamak istediğiniz sonuç arasında bağ kuran matematiksel bir kural arar.

01
Örneklerle başlayın.

Hız, sıcaklık, zaman, maliyet veya probleminizdeki herhangi bir sayısal değişkene ait ölçüm sütunlarını verin.
02
Denklemleri araştırır.

Arama; değişkenleri ve matematiksel işlemleri birleştirir, birçok formülü dener ve faydalı olanları tutar.
03
Uygun formülü seçin.

Tek bir yanıt yerine doğru ve sade adayları görür, hedefinize en uygun dengeyi seçersiniz.

Tahmin mi, anlayış mı?

Tipik bir ML modeli

Bir çıktıyı tahmin etmeyi öğrenir ancak iç işleyişini incelemek veya açıklamak zor olabilir.

y = 2.4x² + 0.7

Sembolik regresyon

Okuyabileceğiniz, sınayabileceğiniz, tartışabileceğiniz ve ilk arama motoru olmadan yeniden kullanabileceğiniz bir denklem verir.

Her iki yaklaşım da iyi tahmin yapabilir. İlişkiyi anlamanız, açıklamanız, doğrulamanız veya kullanıma almanız gerektiğinde sembolik regresyon öne çıkar.

Equarith Free