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热力学信息量回归的引入 -- 一种用于热力学状态方程研发的工具
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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，探讨其在科学探索中的潜力。通过实验，发现使用标准化编辑距离作为评价指标可以提供更现实的性能评估。此研究为基于机器学习的科学发现提供了新的思路。
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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。
- 通过实验对五种最先进的SR方法和一种基于Transformer结构的基准线进行评估。
- 研究结果表明提供了更现实的性能评估。
- 为基于机器学习的科学发现提供了新的思路。
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