Dataset de régression symbolique pour les réseaux KAN

1. Description du jeu de données Dataset synthétique tabulaire conçu pour tester la capacité des réseaux de neurones de Kolmogorov-Arnold (KAN) à effectuer une régression symbolique. Il contient des observations générées mathématiquement avec l'ajout d'un bruit gaussien pour simuler des conditions réelles. 2. Description des variablesx : Variable d'entrée 1 (Type : Flottant | Unité : Sans objet / Normalisée entre -3 et 3).y : Variable d'entrée 2 (Type : Flottant | Unité : Sans objet / Normalisée entre -3 et 3).target : Résultat de la fonction cible (Type : Flottant | Unité : Valeur calculée $f(x,y)$). 3. Méthode de collecte Génération automatisée par script Python. Les valeurs de x et y sont échantillonnées de manière aléatoire, et la variable target est calculée via une fonction non-linéaire complexe, incluant une étape de nettoyage pour traiter les valeurs manquantes ou aberrantes simulées.