Symbolic Regression on ABG model
0.39MAEKAN [6,6,1]
Evaluation Results
| Method | Links | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KAN [6,6,1]Input Normalization=True, Structure=[6,6,1], Expression=Tree and splines in Fig. 72025.05 | 0.39 | 1.27 | 2.86 | 0.99 | — | — | |
| TabNetExpression=Feature importance: α: 0.3908, γ: 0.1914, β: 0.0812, f: 0.0614, d: 0.2029, χ ABG σ : 0.07232025.05 | 1.61 | 5.39 | 12.77 | 0.99 | — | — | |
| ResNet-MLPExpression=/2025.05 | 1.68 | 4.91 | 15.63 | 0.99 | — | — | |
| KAN [6,6,1] Auto-symbolicInput Normalization=True, Structure=[6,6,1], Mode=Auto-symbolic, Expression=−291.5 log10 (8.7 − 3.1α) + 32.2 cos (1.1γ − 1.3) + 9β − 53.3 log10 (9.4 − 3.9d) + 0.02(0.03f − 1)2 + 313.3 − 0.5 / (−f − 0.2)2 + 8χ ABG σ2025.05 | 3.5 | 25.19 | 22.79 | 0.94 | — | — | |
| DSR-RSPGExpression=20α + 10γ + β + log10(d) + γf / 10 + χ ABG σ2025.05 | 4.57 | 33.26 | 11.86 | 0.92 | — | — | |
| DSR-PQTExpression=20α + 15γ + β + f / 20 + χ ABG σ2025.05 | 5.07 | 42.09 | 12.89 | 0.9 | — | — | |
| DSR-VPGExpression=(α + γ)(10 + χ ABG σ )2025.05 | 7.43 | 87.38 | 19.12 | 0.79 | — | — |