Machine learning
回帰スプラインと平滑化スプライン
回帰スプラインは、ノットと呼ばれる一連の点において滑らかに結合する区分的多項式を当てはめることによって、非線形関係をモデル化します。立方スプラインと自然スプラインが最も一般的であり、平滑化スプラインは適合と平滑性のバランスを自動的に取るラフネスペナルティを追加します。スプラインは、単変量非線形回帰の標準的な柔軟な構成要素であり、一般化加法モデルの基礎となります。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Regression and Smoothing Splines. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/regression-splines
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