유전 프로그래밍
프로그램 구조를 진화 알고리즘으로 탐색해 문제 해결식을 생성하는 방법론으로, 본문에서는 대수식 형태의 작은 프로그램을 개체로 진화시켜 앙상블 신호를 생성하는 방식으로 분류 성능을 얻는 데 사용되었다. 진화 과정은 선택·교차·돌연변이 연산을 통해 개체를 반복적으로 갱신하고, 최종 후보군을 선형 헤드(logistic regression)로 결합해 출력을 만든다. 이 방법은 전통적 ML 기법과 달리 구조 탐색을 통해 비직관적이거나 해석 가능한 수식 모델을 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다.
