يلعب الانحدار الرمزي (Symbolic Regression) دورًا محوريًا في اكتشاف المعرفة العلمية، حيث يسعى إلى استخلاص المعادلات الرياضية من البيانات الملاحظة. تعاني معظم الطرق الحالية للانحدار الرمزي من نماذج ثنائية المستوى (bi-level optimization)؛ حيث يتضمن ذلك حلقة خارجية تبحث عن بنية المعادلة، وحلقة داخلية تقوم بتحسين المعاملات المستمرة لتلك البنية.

تتوقف جودة ضبط المعاملات على تقييم الهيكل، مما يؤثر بشكل مباشر على البحث في الحلقة الخارجية. ومع ذلك، تجعل العمليات غير الخطية الحلقة الداخلية شديدة التعقيد، وغالبًا ما يؤدي الاعتماد على الحلول المحلية السريعة مثل BFGS إلى نتائج محلية سيئة وتقييمات منخفضة للStructures الصحيحة. يُعرف هذا الظاهرة بـ 'البنية الجيدة والتقييم السيئ'، مما يعد عقبة رئيسية تعيق الكفاءة وتوجه البحث بعيدًا عن المعادلة الحقيقية.

لمعالجة هذه المشكلة، نقترح نظام SAGE-Fit (المقياس القائم على الهيكل والذي يقوده الدلالة) كإطار عمل مخصص لتحسين الانحدار الرمزي. يستفيد هذا النظام من الخصائص الفريدة للتعبيرات الرمزية ويصمم وحدات مخصصة لكل خاصية، مما يخفف بشكل فعال من عنق الزجاجة في عملية التحسين.

أثبتت التجارب الواسعة أن نهجنا كوحدة سهلة الاستخدام تقوم بزيادة دقة التقييم بشكل ملحوظ وتحسن الأداء بشكل عام للعديد من أنظمة الانحدار الرمزي. يعتبر SAGE-Fit خطوة ثورية نحو تعزيز القدرة على دقة التقييم في مجال الانحدار الرمزي، مما يفتح آفاقًا جديدة للبحث العلمي.