Regressziós és simító spline-ok
A regressziós spline-ok a csomópontoknak nevezett pontok halmazánál simán illeszkedő, darabonkénti polinomok illesztésével modellezik a nemlineáris kapcsolatot. A köbös és a természetes spline-ok a leggyakoribbak, a simító spline-ok pedig egy durvasági büntetést adnak hozzá, amely automatikusan kiegyensúlyozza az illeszkedést a simasággal szemben. A spline-ok az egységes nemlineáris regresszió szabványos rugalmas építőkövei, és a általánosított additív modellek alapjai.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Regression and Smoothing Splines. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Generalizált Additív Modell (GAM)Gépi tanulás↔ compare
- LOESS / LOWESS Helyi RegresszióGépi tanulás↔ compare
- Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)Gépi tanulás↔ compare
- Polinomiális regresszióStatisztika↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →