Generalizirani aditivni model (GAM)
Generalizirani aditivni model, koji su 1986. predstavili Trevor Hastie i Robert Tibshirani, proširuje generalizirani linearni model zamjenom svakog linearnog člana glatkom, podatkovno vođenom funkcijom prediktora. To modelu omogućuje hvatanje nelinearnih odnosa uz očuvanje aditivne, interpretativnosti po članovima regresije: svaki prediktor doprinosi vlastitom procijenjenom krivuljom, a krivulje se jednostavno zbrajaju (na ljestvici veze) kako bi predvidjele odgovor.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Hastie, T., & Tibshirani, R. (1986). Generalized additive models. Statistical Science, 1(3), 297–310. DOI: 10.1214/ss/1177013604 ↗
- Hastie, T. J., & Tibshirani, R. J. (1990). Generalized Additive Models. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-0-412-34390-2
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Generalized Additive Model (GAM). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/machine-learning/generalized-additive-model
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.
- LOESS / LOWESS lokalna regresijaStrojno učenje↔ compare
- Višestruka linearna regresijaStatistika↔ compare
- Polinomna regresijaStatistika↔ compare
- Regresijske i izglađujuće splajneStrojno učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →