원점 복귀를 위한 기호 알고리즘

기호 회귀 알고리즘은 자동으로 수학적 모델을 구축하는 기계 학습 알고리즘입니다. 주요 목표는 입력 데이터의 변수 간의 기능적 관계를 분석하여 출력 변수의 값을 예측하는 것입니다. 이 알고리즘은 유전 알고리즘과 진화 전략의 아이디어를 결합하여 수학적 표현을 무작위로 생성하고 결합함으로써 모델의 정확도를 점차 향상시킵니다. 모델을 지속적으로 최적화함으로써 기호 회귀 알고리즘은 복잡한 데이터 관계를 더 잘 이해하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기호 회귀 알고리즘의 과정은 다음과 같습니다.

1. 정의 문제: 입력 변수와 출력 변수를 결정합니다.

2. 모집단 초기화: 모집단으로 일련의 수학적 표현식을 무작위로 생성합니다.

적합성 평가: 각 개인의 수학적 표현을 사용하여 훈련 세트의 데이터를 예측하고 예측 값과 실제 값 사이의 오차를 피트니스로 계산합니다.

4. 선택 : 체력에 따라 개인의 일부를 다음 세대의 부모로 선택합니다.

5. 교차: 부모 개체의 수학적 표현을 무작위로 결합하여 자손 개체를 생성합니다.

6. 돌연변이: 자손 개체의 수학적 표현을 무작위로 수정하고 몇 가지 새로운 요소를 도입합니다.

피트니스 평가: 신세대 개인의 수학적 표현을 사용하여 훈련 세트의 데이터를 예측하고 예측 값과 실제 값 사이의 오차를 피트니스로 계산합니다.

8. 종료 판단: 미리 설정된 종료 조건에 도달하면 알고리즘이 종료되고, 그렇지 않으면 4단계로 돌아갑니다.

9. 출력 결과: 테스트 세트의 데이터를 예측하기 위한 최종 모델로 가장 적합한 개인을 선택합니다.

기호 회귀 알고리즘의 장점은 비선형 및 고차원 데이터를 처리할 수 있고, 특징 및 함수 형식을 수동으로 선택할 필요가 없으며, 높은 자동화 및 일반화 기능을 갖는다는 것입니다.

기호 회귀 알고리즘의 기본 원리

위의 과정을 통해 기호 회귀 알고리즘은 기호 기반 파생 방법을 사용하여 수학적 모델을 자동으로 발견하는 알고리즘임을 알 수 있습니다. 기본 원리는 수학적 표현의 지속적인 무작위 생성, 교차 및 돌연변이를 통해 모델의 정확도를 점진적으로 최적화하는 것입니다. 시간이 지남에 따라 반복함으로써 기호 회귀 알고리즘은 훈련 데이터에 가장 적합한 표현식을 발견하고 테스트 데이터를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

기호 회귀 알고리즘에는 어떤 유형이 있나요?

기호 회귀 알고리즘은 주로 다음과 같은 유형으로 나뉩니다.

유전 알고리즘 기반 기호 회귀 알고리즘

유전 알고리즘은 기호 회귀 알고리즘에 가장 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘 중 하나입니다. . 교배 및 돌연변이 연산을 통해 새로운 개체를 생성하고, 적합도 평가를 통해 진화에 적합한 우수한 개체를 선발합니다. 이 알고리즘은 데이터 간의 비선형 관계를 자동으로 발견할 수 있습니다.

진화 전략 기반 기호 회귀 알고리즘

진화 전략은 반복 검색을 통해 수학적 함수를 최적화하는 알고리즘입니다. 일부 솔루션을 무작위로 선택하고 돌연변이 및 선택 작업을 통해 새로운 솔루션을 생성합니다. 이 알고리즘은 고차원, 비선형 및 잡음이 있는 데이터의 관계를 자동으로 발견할 수 있습니다.

유전 프로그래밍 기반 기호 회귀 알고리즘

유전 프로그래밍은 유전 알고리즘을 통해 수학적 함수를 최적화하는 알고리즘입니다. 수학적 함수를 계획 문제로 취급하고 유전 알고리즘을 사용하여 최적의 솔루션을 찾습니다. 이 알고리즘은 데이터 간의 복잡한 관계를 자동으로 발견할 수 있습니다.

시뮬레이트 어닐링 기반 기호 회귀 알고리즘

시뮬레이션 어닐링은 물리적 어닐링 과정을 시뮬레이션하여 최적의 솔루션을 찾는 알고리즘입니다. 새로운 솔루션을 무작위로 선택하고 특정 확률로 열등한 솔루션을 수용하여 로컬 최적 솔루션에 빠지는 것을 방지합니다. 이 알고리즘은 비선형 및 잡음이 있는 데이터의 관계를 자동으로 발견할 수 있습니다.

입자 떼 최적화 기반 기호 회귀 알고리즘

입자 떼 최적화는 새 떼의 채집 과정을 시뮬레이션하여 최적의 솔루션을 찾는 알고리즘입니다. 새로운 솔루션을 무작위로 선택하고 과거 경험을 바탕으로 검색 방향을 조정하여 로컬 최적 상태에 빠지는 것을 방지합니다. 이 알고리즘은 고차원 데이터의 관계를 자동으로 발견할 수 있지만 최적의 결과를 얻으려면 적절한 매개변수 선택이 필요합니다.

인공 면역 알고리즘 기반 기호 회귀 알고리즘

인공 면역 알고리즘은 인간의 면역 체계를 시뮬레이션하여 최적의 해를 찾는 알고리즘입니다. 새로운 솔루션을 무작위로 선택하고 과거 경험과 면역 기억을 기반으로 검색 방향을 조정하여 로컬 최적 상태에 빠지는 것을 방지합니다. 이 알고리즘은 비선형 및 잡음이 있는 데이터의 관계를 자동으로 발견할 수 있습니다.

이러한 알고리즘은 모두 기호 회귀 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 각 알고리즘에는 장점과 적용 범위가 있습니다. 문제의 특성과 요구 사항에 따라 적절한 기호 회귀 알고리즘을 선택하여 문제를 해결할 수 있습니다.

위 내용은 원점 복귀를 위한 기호 알고리즘의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!