Buchumschlag

A Comparative Study of Model Selection Criteria for Symbolic Regression

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Soltani, Ali, Kronberger, Gabriel, de Franca, Fabricio Olivetti, Billa, Mattia, Lucantonio, Alessandro
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Equality Graph Assisted Symbolic Regression
von: de Franca, Fabricio Olivetti, et al.
Veröffentlicht: (2025)

rEGGression: an Interactive and Agnostic Tool for the Exploration of Symbolic Regression Models
von: de Franca, Fabricio Olivetti, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Genetic Programming for Symbolic Regression with Equality Graphs
von: de Franca, Fabricio Olivetti, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Alleviating Overfitting in Transformation-Interaction-Rational Symbolic Regression with Multi-Objective Optimization
von: de Franca, Fabricio Olivetti
Veröffentlicht: (2025)

Guiding Multi-Objective Genetic Programming with Description Length Improves Symbolic Regression Solutions
von: Kronberger, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interpretability in Symbolic Regression: a benchmark of Explanatory Methods using the Feynman data set
von: Aldeia, Guilherme Seidyo Imai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inexact Simplification of Symbolic Regression Expressions with Locality-sensitive Hashing
von: Aldeia, Guilherme Seidyo Imai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identification of Empirical Constitutive Models for Age-Hardenable Aluminium Alloy and High-Chromium Martensitic Steel Using Symbolic Regression
von: Kabliman, Evgeniya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Inefficiency of Genetic Programming for Symbolic Regression
von: Kronberger, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Symbolic Regression of Data-Driven Reduced Order Model Closures for Under-Resolved, Convection-Dominated Flows
von: Manti, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Comparison of Recent Algorithms for Symbolic Regression to Genetic Programming
von: Radwan, Yousef A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Multi-view Symbolic Regression methods in physical sciences
von: Russeil, Etienne, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Learning Based Optimal Design of Fibrillar Adhesives
von: Shojaeifard, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-View Symbolic Regression
von: Russeil, Etienne, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Introduction to Symbolic Regression in the Physical Sciences
von: Bartlett, Deaglan J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable ML Under the Microscope: Performance, Meta-Features, and the Regression-Classification Predictability Gap
von: Billa, Mattia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can Synthetic Data Improve Symbolic Regression Extrapolation Performance?
von: Ramlan, Fitria Wulandari, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decomposing the Depth Profile of Fine-Tuning
von: Billa, Jayadev
Veröffentlicht: (2026)

Predicting Where Steering Vectors Succeed
von: Billa, Jayadev
Veröffentlicht: (2026)

Modality Collapse as Mismatched Decoding: Information-Theoretic Limits of Multimodal LLMs
von: Billa, Jayadev
Veröffentlicht: (2026)

The Geometric Anatomy of Capability Acquisition in Transformers
von: Billa, Jayadev
Veröffentlicht: (2026)

Learning-Based Multi-Criteria Decision Model for Site Selection Problems
von: Ahmed, Mahid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interval Regression: A Comparative Study with Proposed Models
von: Nguyen, Tung L, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards symbolic regression for interpretable clinical decision scores
von: Aldeia, Guilherme Seidyo Imai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Transformer Model for Symbolic Regression towards Scientific Discovery
von: Lalande, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SPINEX_ Symbolic Regression: Similarity-based Symbolic Regression with Explainable Neighbors Exploration
von: Naser, MZ, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion-Based Symbolic Regression
von: Bastiani, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dimension Reduction for Symbolic Regression
von: Kahlmeyer, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decomposable Neuro Symbolic Regression
von: Morales, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Symbolic Regression Benchmarking
von: Martinek, Viktor
Veröffentlicht: (2025)

Automated Constitutive Model Discovery by Pairing Sparse Regression Algorithms with Model Selection Criteria
von: Urrea-Quintero, Jorge-Humberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TinyverseGP: Towards a Modular Cross-domain Benchmarking Framework for Genetic Programming
von: Kalkreuth, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab Initio Nonparametric Variable Selection for Scalable Symbolic Regression with Large $p$
von: Ye, Shengbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedSub: Introducing Class-aware Subnetworks Fusion to Enhance Personalized Federated Learning
von: Campana, Mattia Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Symbolic Regression for Missing Physics
von: Strouwen, Arno
Veröffentlicht: (2026)

Towards Scaling Laws for Symbolic Regression
von: Otte, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discovering Symmetries of ODEs by Symbolic Regression
von: Kahlmeyer, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Symbolic-Diffusion: Deep Learning Based Symbolic Regression with D3PM Discrete Token Diffusion
von: Tymkow, Ryan T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Symbolic Regression via Latent Iterative Refinement
von: Chu, Xieting, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Symbolic Regression via Posterior Sampling
von: Bomarito, Geoffrey F., et al.
Veröffentlicht: (2025)