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| 概要 |
データを説明する数式を自動獲得する記号回帰では，予測精度だけでなく，得られる数式の簡潔さ・解釈容易性とのバランスが重要である．本研究の目的は，「精度」と「簡潔さ」のバランスが取れた数式を遺伝的プログラミング（GP）で得るために，精度と簡潔さを単一目的関数に統合して探索する単目的化GPと，これらを独立した目的として扱う2目的最適化GPの探索性能を比較評価することである．データと得られた数式との平均二...乗誤差を精度指標に，得られた数式木のノード数を簡潔さ指標とし，2目的最適化にはNSGA-IIを用い，比較評価には記号回帰ベンチマークSRBenchの120個のタスクを用いる．さらに精度向上のために，CMA-ESを用いて数式木の定数ノードの定数値を最適化する．評価実験結果から，予測精度だけを見れば単目的化GPが優れるものの，精度と簡潔さの調和平均であるTrack 1 スコアにおいては，2目的最適化GPが有意に優れていた．具体的には，2目的最適化GPは若干の精度低下と引き換えにノード数を半減した解釈性の高い数式を発見した．本結果は，説明可能性やモデルの簡潔さを重視する記号回帰タスクにおいて，2目的最適化GPが有望な選択肢となることを実証するものである．続きを見る
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