In the first step of the methodology, an initial purely data-based model \(\hat{y}^0\)  is trained for (REF ), using standard polynomial regression with ridge or lasso regularization [1]}. So, the initial model \(\hat{y}^0\)  is assumed to be a multivariate polynomial
\( \hat{y}^0(\mathbf {x}) = \hat{y}_{\mathbf {w}}^0(\mathbf {x}) = \mathbf {w}^{\top } \mathbf {\varphi }^0(\mathbf {x})\qquad (\mathbf {x} \in X)\) 

На первом этапе методологии обучается начальная модель \(\hat{y}^0\), основанная только на данных (REF), с использованием стандартной полиномиальной регрессии с регуляризацией ridge или lasso [1]. Таким образом, предполагается, что начальная модель \(\hat{y}^0\) является многомерным полиномом 

\(\hat{y}^0(\mathbf {x}) = \hat{y}_{\mathbf {w}}^0(\mathbf {x}) = \mathbf {w}^{\top } \mathbf {\varphi }^0(\mathbf {x})\qquad (\mathbf {x} \in X)\)