Problem of the Interpretability vs. Accuracy Trade-off in Symbolic Regression in robot motion: causes and solution

Symbolic regression holds promise in deciphering the underlying dynamics of robot motion, offering concise mathematical expressions for interpretable models. However, the complex relation between interpretability and achieving accuracy poses a formidable challenge. In this paper the causes of this trade-off are dissected, exploring the complexities arising from the dynamic nature of robot motion, high-dimensional input spaces, data quality limitations, non-stationary environments, computational complexities. Each cause is analyzed in-depth, revealing the intricacies that hinder the seamless coexistence of interpretability and accuracy. Also, this papre further explores innovative solutions to mitigate these challenges. Strategies such as leveraging domain knowledge to guide symbolic regression, employing feature selection to manage high-dimensional input spaces, enhancing data quality through preprocessing, and adopting adaptive models for non-stationary environments are discussed. This article contributes a comprehensive analysis of the interpretability vs. accuracy trade-off in the context of symbolic regression applied to robot motion. It offers a roadmap for researchers and practitioners to navigate these challenges, presenting a nuanced understanding of the causes and providing actionable solutions to foster the development of more effective and interpretable models for robot motion.

Символическая регрессия многообещающе помогает расшифровать динамику, лежащую в основе движения робота, предлагая сжатые математические выражения для интерпретируемых моделей. Однако сложная взаимосвязь между интерпретируемостью и достижением точности представляет собой серьезную проблему. В этой статье анализируются причины этого компромисса, исследуются сложности, возникающие из-за динамической природы движения робота, многомерных входных пространств, ограничений качества данных, нестационарных сред, вычислительных сложностей. Каждая причина подробно анализируется, выявляя тонкости, препятствующие гармоничному сосуществованию интерпретируемости и точности. Кроме того, в этом документе далее рассматриваются инновационные решения для смягчения этих проблем. Обсуждаются такие стратегии, как использование знаний предметной области для управления символьной регрессией, использование выбора признаков для управления многомерными входными пространствами, повышение качества данных за счет предварительной обработки и внедрение адаптивных моделей для нестационарных сред. В этой статье представлен всесторонний анализ интерпретируемости в сравнении с другими методами. компромисс между точностью в контексте символической регрессии, применяемой к движению робота. Он предлагает исследователям и практикам дорожную карту для решения этих проблем, представляя тонкое понимание причин и предлагая практические решения, способствующие разработке более эффективных и интерпретируемых моделей движения робота.