Символическая регрессия — это алгоритм, который путем поиска в пространстве возможных математических выражений находит уравнение, наилучшим образом соответствующее заданным данным.
В отличие от классических методов регрессии, использующих заданную структуру модели, символическая регрессия свободно ищет формулы, комбинирующие сложение, умножение, степени и другие операции.
Обычно этот поиск осуществляется с помощью эволюционных алгоритмов или генетического программирования, при которых формулы представлены в виде деревьев и оптимизируются путем вариаций.
Этот метод позволяет находить интерпретируемые модели и особенно полезен, когда базовые зависимости неизвестны или сложны.