ScholarGate
Assistent
Machine learning

Regressioon- ja silumis-splainid

Regressioonsplainid modelleerivad mittelineaarset seost, sobides tükati polünoome, mis ühinevad sujuvalt punktide kogumina, mida nimetatakse sõlmedeks. Kuubilised ja naturaalsed splainid on kõige levinumad ning silumis-splainid lisavad kareduskaristuse, mis tasakaalustab automaatselt sobivuse ja sujususe. Splainid on ühemõõtmelise mittelineaarse regressiooni standardne paindlik ehitusplokk ja üldistatud liituvate mudelite alus.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. Eilers, P. H. C., & Marx, B. D. (1996). Flexible smoothing with B-splines and penalties. Statistical Science, 11(2), 89–121. DOI: 10.1214/ss/1038425655
  2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 2). Regression and Smoothing Splines. ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/regression-splines

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

Sellele viitavad

ScholarGateRegression Splines (Regression and Smoothing Splines). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/machine-learning/regression-splines · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026