本当に確実ですか？シンボリック回帰における不確実性定量化の包括的かつ理解可能な調査

ニュース概要

シンボリック回帰（SR）は、数学関数の空間を体系的に探索し、データセット内の基礎的な関係を正確に捉えるモデルを発見する手法のクラスです。この分野の最近の進展にもかかわらず、不確実性定量化（UQ）のサポート不足が現実世界の意思決定プロセスへの採用を制限しています。回帰分析では、UQはモデルの信頼性に関する重要な情報を提供し、データの不確実性を考慮することでオーバーフィッティングを回避し、意思決定に向けた洞察を提供するのに役立ちます。本調査は、この問題に初めて明確に対処するもので、シンボリック回帰におけるUQの本質的な概念を紹介し、現在の文献を頻度主義的、ベイズ的、モデル選択という3つの研究方向に広く分類してレビューしています。その重要性にもかかわらず、シンボリック回帰におけるUQはまだ十分に探索されていないため、シンボリック回帰のための信頼できるUQ手法の研究をさらに進めることが重要です。