רגרסיה מרובת משתנים אדפטיבית (MARS)
רגרסיה מרובת משתנים אדפטיבית, שהוצגה על ידי ג'רום פרידמן בשנת 1991, היא שיטת רגרסיה לא-פרמטרית גמישה המדגמת באופן אוטומטי אי-לינאריות ואינטראקציות על ידי שילוב פונקציות 'ציר' (hinge) לינאריות למקוטעין. היא בונה את המודל במעבר קדמי שלבי שמוסיף פונקציות בסיס היכן שהן עוזרות ביותר, ואז מגזמת את המודל המנופח, ומניבה צורה אדטיבית-בתוספת-אינטראקציה הניתנת לפירוש, המתאימה את מורכבותה לנתונים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- עץ החלטהלמידת מכונה↔ compare
- מודל אדיטיבי מוכלל (GAM)למידת מכונה↔ compare
- גרדיאנט בוסטינגלמידת מכונה↔ compare
- ספלינים של רגרסיה והחלקהלמידת מכונה↔ compare