arXiv cs.AI / cs.LG 最新· Veronica Guidetti·· 3 天前AI 评分46
从过参数化表达式到精简模型：面向符号回归的 Fisher-Geometric 剪枝
From Overparameterised Expressions to Parsimonious Models: Fisher-Geometric Pruning for Symbolic Regression
AI 导读
FGP 是一种后置模型精简框架，作用于已拟合的符号回归模型，结合最大似然解处的局部信息几何与可解释参数边界的兼容性检验。候选约简通过符号收缩与重拟合实现，仅当交叉验证预测风险落在预设容差内才被接受。在受控诊断问题和 GPSR 生成的 Pareto 前沿上，FGP 大幅降低结构复杂度，同时保持并常常提升样本外精度。
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