本研究探讨了机器学习在符号计算中的应用，强调数据集分析的重要性。通过圆柱代数分解的案例，发现变量排序决策存在不平衡，采用增广技术平衡数据集，提升了机器学习结果28%和38%。同时，展示了如何将分类方法转化为回归范例，扩展了应用范围。