符号回归（=遗传规划）是什么启发了这个愿望清单请求？
JMP具有强大的可视化和预处理功能。
利用这些功能来生成比多项式近似更通用的明确表达式将会很好。
有些领域需要明确的近似值，而不是通过机器学习（“黑箱”式）生成的近似值。纯多项式近似值往往不够。符号回归可以极大地提供帮助。
不需要初始指定函数形式。
https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_regression
您希望看到什么改进？
具有符号回归能力作为预测能力的一部分。
为什么这个想法很重要？
符号回归显著扩展了多项式回归的能力。
它具有神经网络的多功能性，因此可以提供明确的功能表达。
不需要初始指定函数形式。
高级统计建模基础数据分析与建模数据探索与可视化预测模型和机器学习回复：符号回归（=遗传编程） - 状态更改为：已确认感谢您的愿望。我们会进一步调查您的请求，然后再回复您。
回复：符号回归（=遗传编程）你好@VladimirB ，我们有一个关于符号回归的插件，叫做符号回归 using Python Package。如果你试用过，能否告诉我们它是否满足你的需求？
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