PySR ищет уравнения вместо нейросетей: символическая регрессия на Python и Julia
Symbolic Learning in Python and Julia
PySR — открытый инструмент для символической регрессии: он подбирает интерпретируемое аналитическое выражение, а не чёрный ящик. Поиск выполняет движок SymbolicRegression.jl на Julia, а интерфейс повторяет scikit-learn. Модель выдаёт таблицу уравнений с потерями и сложностью, умеет экспортировать их в SymPy, JAX и PyTorch, а также переводить нейросети в формулы через символическую дистилляцию. Устанавливается через pip или conda, работает в Docker и Apptainer.
Здесь, по сути, символическая регрессия используется, чтобы превратить нейросеть в аналитическое уравнение. Таким образом, эти инструменты одновременно дают явный и мощный способ интерпретировать глубокие нейронные сети.