MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines)
Les MARS (Multivariate adaptive regression splines), introduïdes per Jerome Friedman el 1991, són un mètode de regressió no paramètric flexible que modela automàticament les no-linealitats i les interaccions combinant funcions de 'xarnera' (hinge) lineals per trossos. Construeix el model en una passada endavant per etapes que afegeix funcions base on ajuden més, i després poda el model sobreajustat, produint una forma additiva més interaccions interpretable que adapta la seva complexitat a les dades.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Arbre de decisióAprenentatge automàtic↔ compare
- Model additiu generalitzat (GAM)Aprenentatge automàtic↔ compare
- Gradient BoostingAprenentatge automàtic↔ compare
- Splines de regressió i de suavitzacióAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →