Символьна регресія з локальною обробкою

Перетворюйте дані на рівняння.

Equarith знаходить у числових даних компактні й зрозумілі формули—на вашому комп’ютері, готові до перевірки та експорту.

Завантажити безкоштовно Дізнатися, як це працює

Без облікового запису · Безкоштовно до 200 рядків і 4 вхідних змінних

Equarith Локально

Гальмівний шлях · 120 рядківФронт похибка–складність

Пошук виконується локально

Проста Точна

Вибране рівняння d = 0.28v + 0.005v²

RMSE на тестовій вибірці1.842

Складність9

010.28v + 0.005v²1.842

020.0062v²2.116

030.46v3.908

CSV / TSVParetoЗалишкиКонтрольні точки14 цільових форматів експорту7 SDK · з’являться зовсім скоро

Символьна регресія простими словами

А що, якби ваші дані могли пояснити себе самі?

Символьна регресія шукає математичне правило, яке пов’язує вхідні змінні з результатом, який ви хочете зрозуміти.

01
Почніть із прикладів.

Надайте стовпці вимірювань: швидкість, температуру, час, вартість або будь-які числові змінні вашої задачі.
02
Вона досліджує рівняння.

Пошук поєднує змінні та математичні операції, перевіряє багато формул і залишає корисні.
03
Оберіть відповідну формулу.

Замість однієї відповіді ви бачите точні й прості варіанти та обираєте найкращий баланс для своєї мети.

Передбачити чи зрозуміти?

Типова модель ML

Вчиться передбачати результат, але її внутрішню логіку може бути складно перевірити або пояснити.

y = 2.4x² + 0.7

Символьна регресія

Повертає рівняння, яке можна прочитати, перевірити, обговорити й повторно використати без початкового пошукового рушія.

Обидва підходи можуть добре передбачати. Символьна регресія особливо корисна, коли зв’язок потрібно також зрозуміти, пояснити, перевірити або впровадити.

Equarith Free