符号回归提升
神经与进化计算
2022-06-27 v1 机器学习
摘要
通过将标准梯度提升中嵌入的弱学习器替换为更强（或较强）的学习器，我们提出 SyRBo：符号回归提升。在 98 个回归数据集上的实验表明，通过向符号回归器添加少量（2–5 个）提升阶段，常可获得统计显著的改进。我们注意到，在任何符号回归器之上编写 SyRBo 是直接的，且额外代价仅是若干更多的进化轮次。SyRBo 本质上是一个简单的附加模块，可轻易加至已有符号回归器上，常带来有益结果。
引用
@article{arxiv.2206.12082,
title = {Symbolic-Regression Boosting},
author = {Moshe Sipper and Jason H Moore},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12082},
year = {2022}
}