Machine learning

الانحدار التكيفي متعدد المتغيرات (MARS)

الانحدار التكيفي متعدد المتغيرات، الذي قدمه جيروم فريدمان عام 1991، هو طريقة انحدار غير معلمية مرنة تقوم تلقائيًا بنمذجة اللاخطيات والتفاعلات عن طريق دمج دوال 'مفصلية' (hinge functions) خطية مجزأة. يبني النموذج في مرحلة تقدمية أمامية تضيف دوال أساسية حيثما تساعد أكثر، ثم يقوم بتقليم النموذج المفرط النمو، مما ينتج عنه شكل إضافي زائد تفاعلات قابل للتفسير يتكيف تعقيده مع البيانات.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/mars

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateMARS (Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/mars · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026