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Ab initio nonparametric variable selection for scalable symbolic regression
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内容提要
本研究提出了一种新方法PAN+SR，结合从头始非参数变量选择与符号回归，解决了现有符号回归在处理大规模输入变量时的局限性。实验结果表明，PAN+SR显著提升了多种符号回归方法的性能，适用于高维回归问题的数据集。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法PAN+SR，结合从头始非参数变量选择与符号回归。
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PAN+SR解决了现有符号回归在处理大规模输入变量时的局限性。
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实验结果表明，PAN+SR显著提升了多种符号回归方法的性能。
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该方法适用于高维回归问题的数据集。
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