関数同定問題
関数同定問題(かんすうどうていもんだい、英: symbolic regression、または英語直訳の記号回帰とも)とは数式空間を探索する回帰分析のひとつで、与えられたデータセットに対して正確かつ単純な最もふさわしいモデル(関数)を見つける問題のこと。アルゴリズムの開始点として与えられる特定のモデルはない代わりに、初期の数式は演算子、解析関数、定数、状態変数をランダムに組み合わせて与えられる(これら基本要素の部分集合は人間によって操作されることが多いが、技術的な要求はない)。新たな等式は遺伝的プログラミングによって以前の等式を組み換えたものとなる。
特別なモデルを明示する必要がないので、関数同定は人間の先入観や、ドメイン知識(問題領域の知識、経験則など)との隔たりによる影響を受けない。関数同定は人間が数学的に扱いやすいと考えるモデル構造を強要するのではなく、データ内のパターンの適切なモデルを明らかにすることによってデータセットの本来の関係性を明らかにすることを試みる。適応度関数は誤差メトリクスだけでなく特に複雑さも考慮に入れてモデルを進化させるので、人間が主観的に理解しやすい方法で結果のモデルはデータに潜在的にある構造を明らかにする。