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类符号回归：全都要拟合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究重新审视了Symbolic Regression的数据集和评估标准，提出了更现实的性能评估，并为基于机器学习的科学发现打开了新的思路。
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关键要点
- 本研究重新审视了Symbolic Regression的数据集和评估标准。
- 研究旨在探讨Symbolic Regression在科学探索中的潜力。
- 重建了120个数据集，并为每个数据集设计了合理的取样范围。
- 提出使用标准化编辑距离作为评价指标。
- 对五种最先进的SR方法和一种基于Transformer结构的简单基准线进行实验。
- 结果表明提供了更现实的性能评估。
- 研究为基于机器学习的科学发现打开了新的思路。
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