Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks-3.4.csproj
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@@ -159,7 +159,5 @@
     </Compile>
     <Compile Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\ChemicalOne.cs" />
-    <Compile Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\MacroEconomic.cs" />
     <Compile Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\Housing.cs" />
-    <Compile Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\FinancialOne.cs" />
     <Compile Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\TowerProblem.cs" />
     <Compile Include="Generator\RegressionBenchmark.cs" />
@@ -176,8 +174,8 @@
       <SubType>Code</SubType>
     </Compile>
-    <Compile Include="RegressionBenchmarks\Vladislavleva\SalustowiczFunctionOneDimensional.cs">
-      <SubType>Code</SubType>
-    </Compile>
-    <Compile Include="RegressionBenchmarks\Vladislavleva\SalustowiczFunctionTwoDimensional.cs">
+    <Compile Include="RegressionBenchmarks\Vladislavleva\SalutowiczFunctionOneDimensional.cs">
+      <SubType>Code</SubType>
+    </Compile>
+    <Compile Include="RegressionBenchmarks\Vladislavleva\SalutowiczFunctionTwoDimensional.cs">
       <SubType>Code</SubType>
     </Compile>
@@ -228,7 +226,5 @@
     <None Include="Properties\AssemblyInfo.cs.frame" />
     <EmbeddedResource Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\files\chemical-I.csv" />
-    <EmbeddedResource Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\files\financial-I.csv" />
     <EmbeddedResource Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\files\housing.csv" />
-    <EmbeddedResource Include="RegressionBenchmarks\RealWorldProblems\files\macro-economic.csv" />
   </ItemGroup>
   <ItemGroup />
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+++ branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/ChemicalOne.cs	(revision 7081)
@@ -31,5 +31,5 @@
 
     public ChemicalOne() {
-      Name = "chemical-I";
+      Name = "Chemical-I";
       //Description = "Paper: Improving Symbolic Regression with Interval Arithmetic and Linear Scaling" + Environment.NewLine
       //  + "Authors: Maarten Keijzer" + Environment.NewLine
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--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/FinancialOne.cs	(revision 7044)
+++ 	(revision )
@@ -1,54 +1,0 @@
-﻿#region License Information
-/* HeuristicLab
- * Copyright (C) 2002-2011 Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)
- *
- * This file is part of HeuristicLab.
- *
- * HeuristicLab is free software: you can redistribute it and/or modify
- * it under the terms of the GNU General Public License as published by
- * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
- * (at your option) any later version.
- *
- * HeuristicLab is distributed in the hope that it will be useful,
- * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
- * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
- * GNU General Public License for more details.
- *
- * You should have received a copy of the GNU General Public License
- * along with HeuristicLab. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
- */
-#endregion
-
-using System.Collections;
-using System.Collections.Generic;
-using System.Linq;
-using HeuristicLab.Data;
-
-namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks {
-  public class FinancialOne : RegressionRealWorldBenchmark {
-
-    private const string fileName = "financial-I.csv";
-
-    public FinancialOne() {
-      Name = "financial-I";
-      //Description = "Paper: Improving Symbolic Regression with Interval Arithmetic and Linear Scaling" + Environment.NewLine
-      //  + "Authors: Maarten Keijzer" + Environment.NewLine
-      //  + "Function: f(x) = log(x)" + Environment.NewLine
-      //  + "range(train): x = [0:1:100]" + Environment.NewLine
-      //  + "range(test): x = [0:0.1:100]" + Environment.NewLine
-      //  + "Function Set: x + y, x * y, 1/x, -x, sqrt(x)";
-    }
-
-    protected override List<IList> GetData() {
-      csvFileParser = RegressionRealWorldBenchmark.getParserForFile(fileName);
-
-      targetVariable = csvFileParser.VariableNames.Last();
-      inputVariables = new List<string>(csvFileParser.VariableNames.Take(csvFileParser.Columns - 1));
-      int trainingPartEnd = csvFileParser.Rows * 2 / 3;
-      trainingPartition = new IntRange(0, trainingPartEnd);
-      testPartition = new IntRange(trainingPartEnd + 1, csvFileParser.Rows);
-
-      return csvFileParser.Values.Skip(csvFileParser.Columns - 1).Union(csvFileParser.Values.Take(csvFileParser.Columns - 1)).ToList();
-    }
-  }
-}
Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/Housing.cs
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--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/Housing.cs	(revision 7044)
+++ branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/Housing.cs	(revision 7081)
@@ -31,5 +31,5 @@
 
     public Housing() {
-      Name = "housing";
+      Name = "Housing";
       //Description = "Paper: Improving Symbolic Regression with Interval Arithmetic and Linear Scaling" + Environment.NewLine
       //  + "Authors: Maarten Keijzer" + Environment.NewLine
Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/MacroEconomic.cs
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--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/MacroEconomic.cs	(revision 7044)
+++ 	(revision )
@@ -1,54 +1,0 @@
-﻿#region License Information
-/* HeuristicLab
- * Copyright (C) 2002-2011 Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)
- *
- * This file is part of HeuristicLab.
- *
- * HeuristicLab is free software: you can redistribute it and/or modify
- * it under the terms of the GNU General Public License as published by
- * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
- * (at your option) any later version.
- *
- * HeuristicLab is distributed in the hope that it will be useful,
- * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
- * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
- * GNU General Public License for more details.
- *
- * You should have received a copy of the GNU General Public License
- * along with HeuristicLab. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
- */
-#endregion
-
-using System.Collections;
-using System.Collections.Generic;
-using System.Linq;
-using HeuristicLab.Data;
-
-namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks {
-  public class MacroEconomic : RegressionRealWorldBenchmark {
-
-    private const string fileName = "macro-economic.csv";
-
-    public MacroEconomic() {
-      Name = "macro-economic";
-      //Description = "Paper: Improving Symbolic Regression with Interval Arithmetic and Linear Scaling" + Environment.NewLine
-      //  + "Authors: Maarten Keijzer" + Environment.NewLine
-      //  + "Function: f(x) = log(x)" + Environment.NewLine
-      //  + "range(train): x = [0:1:100]" + Environment.NewLine
-      //  + "range(test): x = [0:0.1:100]" + Environment.NewLine
-      //  + "Function Set: x + y, x * y, 1/x, -x, sqrt(x)";
-    }
-
-    protected override List<IList> GetData() {
-      csvFileParser = RegressionRealWorldBenchmark.getParserForFile(fileName);
-
-      targetVariable = csvFileParser.VariableNames.Last();
-      inputVariables = new List<string>(csvFileParser.VariableNames.Take(csvFileParser.Columns - 1));
-      int trainingPartEnd = csvFileParser.Rows * 2 / 3;
-      trainingPartition = new IntRange(0, trainingPartEnd);
-      testPartition = new IntRange(trainingPartEnd + 1, csvFileParser.Rows);
-
-      return csvFileParser.Values.Skip(csvFileParser.Columns - 1).Union(csvFileParser.Values.Take(csvFileParser.Columns - 1)).ToList();
-    }
-  }
-}
Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/files/financial-I.csv
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--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/RealWorldProblems/files/financial-I.csv	(revision 7044)
+++ 	(revision )
@@ -1,201 +1,0 @@
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-55.82;17.15;27.91;17.43;9.84;22.69;27.02;6.19;17.88;34.08
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-57.33;17.89;27.93;16.89;9.87;22.85;26.68;6.18;17.28;35.08
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Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalustowiczFunctionOneDimensional.cs
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--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalustowiczFunctionOneDimensional.cs	(revision 7044)
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-﻿#region License Information
-/* HeuristicLab
- * Copyright (C) 2002-2011 Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)
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- * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
- * GNU General Public License for more details.
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- * along with HeuristicLab. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
- */
-#endregion
-
-using System;
-using System.Collections.Generic;
-using HeuristicLab.Data;
-
-namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks {
-  public class SalustowiczFunctionOneDimensional : RegressionToyBenchmark {
-
-    public SalustowiczFunctionOneDimensional() {
-      Name = "Salustowicz";
-      Description = "Paper: Order of Nonlinearity as a Complexity Measure for Models Generated by Symbolic Regression via Pareto Genetic Programming " + Environment.NewLine
-        + "Authors: Ekaterina J. Vladislavleva, Member, IEEE, Guido F. Smits, Member, IEEE, and Dick den Hertog" + Environment.NewLine
-        + "Function: F2(X) = e^-X * X^3 * cos(X) * sin(X) * (cos(X)sin(X)^2 - 1)" + Environment.NewLine
-        + "Training Data: 100 points X = (0.05:0.1:10)" + Environment.NewLine
-        + "Test Data: 221 points X = (-0.5:0.05:10.5)" + Environment.NewLine
-        + "Function Set: +, -, *, /, sqaure, x^real, x + real, x + real, e^x, e^-x, sin(x), cos(x)";
-      targetVariable = "Y";
-      inputVariables = new List<string>() { "X" };
-      trainingPartition = new IntRange(0, 100);
-      testPartition = new IntRange(101, 321);
-    }
-
-    protected override List<double> GenerateTarget(List<List<double>> data) {
-      double x;
-      List<double> results = new List<double>();
-      for (int i = 0; i < data[0].Count; i++) {
-        x = data[0][i];
-        results.Add(Math.Exp(-x) * Math.Pow(x, 3) * Math.Cos(x) * Math.Sin(x) * (Math.Cos(x) * Math.Pow(Math.Sin(x), 2) - 1));
-      }
-      return results;
-    }
-
-    protected override List<List<double>> GenerateInput() {
-      List<List<double>> dataList = new List<List<double>>();
-      dataList.Add(RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(0.05, 10), 0.1));
-      dataList[0].AddRange(RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(-0.5, 10.5), 0.05));
-
-      return dataList;
-    }
-  }
-}
Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalustowiczFunctionTwoDimensional.cs
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--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalustowiczFunctionTwoDimensional.cs	(revision 7044)
+++ 	(revision )
@@ -1,78 +1,0 @@
-﻿#region License Information
-/* HeuristicLab
- * Copyright (C) 2002-2011 Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)
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- * along with HeuristicLab. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
- */
-#endregion
-
-using System;
-using System.Collections.Generic;
-using HeuristicLab.Data;
-
-namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks {
-  public class SalustowiczFunctionTwoDimensional : RegressionToyBenchmark {
-
-    public SalustowiczFunctionTwoDimensional() {
-      Name = "Salustowicz2D";
-      Description = "Paper: Order of Nonlinearity as a Complexity Measure for Models Generated by Symbolic Regression via Pareto Genetic Programming " + Environment.NewLine
-        + "Authors: Ekaterina J. Vladislavleva, Member, IEEE, Guido F. Smits, Member, IEEE, and Dick den Hertog" + Environment.NewLine
-        + "Function: F3(X1, X2) = e^-X1 * X1^3 * cos(X1) * sin(X1) * (cos(X1)sin(X1)^2 - 1)(X2 - 5)" + Environment.NewLine
-        + "Training Data: 601 points X1 = (0.05:0.1:10), X2 = (0.05:2:10.05)" + Environment.NewLine
-        + "Test Data: 2554 points X1 = (-0.5:0.05:10.5), X2 = (-0.5:0.5:10.5)" + Environment.NewLine
-        + "Function Set: +, -, *, /, sqaure, x^real, x + real, x + real, e^x, e^-x, sin(x), cos(x)" + Environment.NewLine + Environment.NewLine
-        + "Important: The stepwidth of the variable X1 in the test partition has been set to 0.1, to fit the amount of data points.";
-      targetVariable = "Y";
-      inputVariables = new List<string>() { "X1", "X2" };
-      trainingPartition = new IntRange(0, 601);
-      testPartition = new IntRange(602, 3155);
-    }
-
-    protected override List<double> GenerateTarget(List<List<double>> data) {
-      double x1, x2;
-      List<double> results = new List<double>();
-      for (int i = 0; i < data[0].Count; i++) {
-        x1 = data[0][i];
-        x2 = data[1][i];
-        results.Add(Math.Exp(-x1) * Math.Pow(x1, 3) * Math.Cos(x1) * Math.Sin(x1) * (Math.Cos(x1) * Math.Pow(Math.Sin(x1), 2) - 1) * (x2 - 5));
-      }
-      return results;
-    }
-
-    protected override List<List<double>> GenerateInput() {
-      List<List<double>> dataList = new List<List<double>>();
-      List<List<double>> trainingData = new List<List<double>>() {
-        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(0.05, 10), 0.1),
-        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(0.05, 10.05), 2)
-      };
-
-      List<List<double>> testData = new List<List<double>>() {
-        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(-0.5, 10.5), 0.1),
-        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(-0.5, 10.5), 0.5)
-      };
-
-      trainingData = RegressionBenchmark.AllCombinationsOf(trainingData);
-      testData = RegressionBenchmark.AllCombinationsOf(testData);
-
-      for (int i = 0; i < InputVariable.Count; i++) {
-        dataList.Add(trainingData[i]);
-        dataList[i].AddRange(testData[i]);
-      }
-
-      return dataList;
-    }
-  }
-}
Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalutowiczFunctionOneDimensional.cs
===================================================================
--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalutowiczFunctionOneDimensional.cs	(revision 7081)
+++ branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalutowiczFunctionOneDimensional.cs	(revision 7081)
@@ -0,0 +1,61 @@
+﻿#region License Information
+/* HeuristicLab
+ * Copyright (C) 2002-2011 Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)
+ *
+ * This file is part of HeuristicLab.
+ *
+ * HeuristicLab is free software: you can redistribute it and/or modify
+ * it under the terms of the GNU General Public License as published by
+ * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
+ * (at your option) any later version.
+ *
+ * HeuristicLab is distributed in the hope that it will be useful,
+ * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+ * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
+ * GNU General Public License for more details.
+ *
+ * You should have received a copy of the GNU General Public License
+ * along with HeuristicLab. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+ */
+#endregion
+
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using HeuristicLab.Data;
+
+namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks {
+  public class SalutowiczFunctionOneDimensional : RegressionToyBenchmark {
+
+    public SalutowiczFunctionOneDimensional() {
+      Name = "Salutowicz";
+      Description = "Paper: Order of Nonlinearity as a Complexity Measure for Models Generated by Symbolic Regression via Pareto Genetic Programming " + Environment.NewLine
+        + "Authors: Ekaterina J. Vladislavleva, Member, IEEE, Guido F. Smits, Member, IEEE, and Dick den Hertog" + Environment.NewLine
+        + "Function: F2(X) = e^-X * X^3 * cos(X) * sin(X) * (cos(X)sin(X)^2 - 1)" + Environment.NewLine
+        + "Training Data: 100 points X = (0.05:0.1:10)" + Environment.NewLine
+        + "Test Data: 221 points X = (-0.5:0.05:10.5)" + Environment.NewLine
+        + "Function Set: +, -, *, /, sqaure, x^real, x + real, x + real, e^x, e^-x, sin(x), cos(x)";
+      targetVariable = "Y";
+      inputVariables = new List<string>() { "X" };
+      trainingPartition = new IntRange(0, 100);
+      testPartition = new IntRange(101, 321);
+    }
+
+    protected override List<double> GenerateTarget(List<List<double>> data) {
+      double x;
+      List<double> results = new List<double>();
+      for (int i = 0; i < data[0].Count; i++) {
+        x = data[0][i];
+        results.Add(Math.Exp(-x) * Math.Pow(x, 3) * Math.Cos(x) * Math.Sin(x) * (Math.Cos(x) * Math.Pow(Math.Sin(x), 2) - 1));
+      }
+      return results;
+    }
+
+    protected override List<List<double>> GenerateInput() {
+      List<List<double>> dataList = new List<List<double>>();
+      dataList.Add(RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(0.05, 10), 0.1));
+      dataList[0].AddRange(RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(-0.5, 10.5), 0.05));
+
+      return dataList;
+    }
+  }
+}
Index: branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalutowiczFunctionTwoDimensional.cs
===================================================================
--- branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalutowiczFunctionTwoDimensional.cs	(revision 7081)
+++ branches/RegressionBenchmarks/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks/3.4/RegressionBenchmarks/Vladislavleva/SalutowiczFunctionTwoDimensional.cs	(revision 7081)
@@ -0,0 +1,78 @@
+﻿#region License Information
+/* HeuristicLab
+ * Copyright (C) 2002-2011 Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)
+ *
+ * This file is part of HeuristicLab.
+ *
+ * HeuristicLab is free software: you can redistribute it and/or modify
+ * it under the terms of the GNU General Public License as published by
+ * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
+ * (at your option) any later version.
+ *
+ * HeuristicLab is distributed in the hope that it will be useful,
+ * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+ * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
+ * GNU General Public License for more details.
+ *
+ * You should have received a copy of the GNU General Public License
+ * along with HeuristicLab. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+ */
+#endregion
+
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using HeuristicLab.Data;
+
+namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Benchmarks {
+  public class SalutowiczFunctionTwoDimensional : RegressionToyBenchmark {
+
+    public SalutowiczFunctionTwoDimensional() {
+      Name = "Salutowicz2D";
+      Description = "Paper: Order of Nonlinearity as a Complexity Measure for Models Generated by Symbolic Regression via Pareto Genetic Programming " + Environment.NewLine
+        + "Authors: Ekaterina J. Vladislavleva, Member, IEEE, Guido F. Smits, Member, IEEE, and Dick den Hertog" + Environment.NewLine
+        + "Function: F3(X1, X2) = e^-X1 * X1^3 * cos(X1) * sin(X1) * (cos(X1)sin(X1)^2 - 1)(X2 - 5)" + Environment.NewLine
+        + "Training Data: 601 points X1 = (0.05:0.1:10), X2 = (0.05:2:10.05)" + Environment.NewLine
+        + "Test Data: 2554 points X1 = (-0.5:0.05:10.5), X2 = (-0.5:0.5:10.5)" + Environment.NewLine
+        + "Function Set: +, -, *, /, sqaure, x^real, x + real, x + real, e^x, e^-x, sin(x), cos(x)" + Environment.NewLine + Environment.NewLine
+        + "Important: The stepwidth of the variable X1 in the test partition has been set to 0.1, to fit the amount of data points.";
+      targetVariable = "Y";
+      inputVariables = new List<string>() { "X1", "X2" };
+      trainingPartition = new IntRange(0, 601);
+      testPartition = new IntRange(602, 3155);
+    }
+
+    protected override List<double> GenerateTarget(List<List<double>> data) {
+      double x1, x2;
+      List<double> results = new List<double>();
+      for (int i = 0; i < data[0].Count; i++) {
+        x1 = data[0][i];
+        x2 = data[1][i];
+        results.Add(Math.Exp(-x1) * Math.Pow(x1, 3) * Math.Cos(x1) * Math.Sin(x1) * (Math.Cos(x1) * Math.Pow(Math.Sin(x1), 2) - 1) * (x2 - 5));
+      }
+      return results;
+    }
+
+    protected override List<List<double>> GenerateInput() {
+      List<List<double>> dataList = new List<List<double>>();
+      List<List<double>> trainingData = new List<List<double>>() {
+        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(0.05, 10), 0.1),
+        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(0.05, 10.05), 2)
+      };
+
+      List<List<double>> testData = new List<List<double>>() {
+        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(-0.5, 10.5), 0.1),
+        RegressionBenchmark.GenerateSteps(new DoubleRange(-0.5, 10.5), 0.5)
+      };
+
+      trainingData = RegressionBenchmark.AllCombinationsOf(trainingData);
+      testData = RegressionBenchmark.AllCombinationsOf(testData);
+
+      for (int i = 0; i < InputVariable.Count; i++) {
+        dataList.Add(trainingData[i]);
+        dataList[i].AddRange(testData[i]);
+      }
+
+      return dataList;
+    }
+  }
+}
