La correlación entre los datos aerodinámicos obtenidos de pruebas en tierra y en vuelo es crucial en el desarrollo de vehículos aeroespaciales. Este documento propone métodos para modelar esta correlación que combinan la extracción de características y la regresión simbólica. Se utiliza el método de análisis de componentes de vecindario (NCA) para extraer características del espacio de estado de alta dimensión y luego se aplica la regresión simbólica (SR) para encontrar la expresión óptima concisa. Primero, se utiliza un ejemplo de simulación del avión Twin Otter de la NASA para validar el NCA y la herramienta SR desarrollada por el equipo de investigación en la modelización de la desviación del coeficiente aerodinámico entre tierra y vuelo debido a un fallo impredecible por hielo en vuelo. Luego, el método y la herramienta se aplican a pruebas de vuelo reales de dos tipos de vehículos aeroespaciales con diferentes configuraciones. Los modelos matemáticos finales optimizados muestran que las desviaciones del coeficiente de momento de cabeceo de los dos vehículos están relacionadas únicamente con el ángulo de ataque (AOA). El modelo matemático construido utilizando NCA y la herramienta SR demuestra una mayor precisión de ajuste y un mejor rendimiento de generalización para los datos de pruebas de vuelo que otros métodos típicos basados en datos. El modelo matemático ofrece una mejora múltiple en la precisión de ajuste sobre los métodos basados en datos para todos los casos de vuelo. Para los datos de pruebas de vuelo de UAV, el error cuadrático medio (RMSE) promedio del modelo matemático demuestra una mejora máxima del 37% en precisión en comparación con tres métodos basados en datos. Para los datos de pruebas de vuelo de XRLV, la precisión de predicción del modelo matemático muestra una mejora que supera el 80% en relación con los modelos basados en datos de SVM con núcleo gaussiano y procesos gaussianos. La investigación verifica la viabilidad y efectividad de la extracción de características de datos combinada con el método de regresión simbólica en la minería de la ley de correlación entre las desviaciones de características aerodinámicas en tierra y en vuelo. Este estudio proporciona información valiosa para problemas de modelado con muestras de datos finitas y significados físicos explícitos.