このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何ですか?
JMP には優れた視覚化機能と前処理機能があります。
多項式近似よりも汎用性の高い明示的な表現を生成する目的でこれらの機能を活用するとよいでしょう。
一部の分野では、機械学習（「ブラックボックス」型）による近似値ではなく、明示的な近似値が必要です。純粋な多項式近似値だけでは不十分な場合が多く、記号回帰が大きな助けとなります。
関数形式の初期指定は必要ありません。
https://en.wikipedia.org/wiki/シンボリック回帰
どのような改善を望みますか?
予測機能の一部としてシンボリック回帰の機能を備える。
このアイデアはなぜ重要なのでしょうか?
シンボリック回帰により、多項式回帰機能が大幅に拡張されます。
その結果、明示的な機能表現を提供するという利点を備え、ニューラル ネットワークの汎用性に近づきます。
関数形式の初期指定は必要ありません。
ご希望をいただきありがとうございます。ご要望をさらに調査し、改めてご連絡いたします。
こんにちは、@VladimirB さん。シンボリック回帰のアドインがこちらで公開されています。Python パッケージを使用したシンボリック回帰です。もしお試しになったのであれば、ご要望を満たしているかどうか教えていただけますか？
