Regresi Lokal LOESS / LOWESS
LOESS (locally estimated scatterplot smoothing), diperkenalkan oleh William Cleveland pada tahun 1979 dan diperluas bersama Susan Devlin pada tahun 1988, memasang kurva mulus melalui data dengan melakukan regresi polinomial berbobot terpisah di lingkungan setiap titik. Observasi terdekat lebih berarti daripada yang jauh, sehingga metode ini mengikuti struktur lokal tanpa mengasumsikan bentuk fungsional global apa pun, menjadikannya penghalus eksploratif yang populer untuk diagram pencar.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Cleveland, W. S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. Journal of the American Statistical Association, 74(368), 829–836. DOI: 10.1080/01621459.1979.10481038 ↗
- Cleveland, W. S., & Devlin, S. J. (1988). Locally weighted regression: an approach to regression analysis by local fitting. Journal of the American Statistical Association, 83(403), 596–610. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478639 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 2). Local Regression (LOESS / LOWESS). ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/loess
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.
- Model Aditif Umum (GAM)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi PolinomialStatistika↔ compare
- Spline Regresi dan PenghalusanPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →