Regresijas un izlīdzināšanas splaini
Regresijas splaini modelē nelineāru sakarību, pielāgojot pa daļām polinomus, kas vienmērīgi savienojas punktu kopā, ko sauc par mezgliem. Visizplatītākie ir kubiskie un dabiskie splaini, un izlīdzināšanas splaini pievieno raupjuma sodu, kas automātiski līdzsvaro pielāgojumu ar gludumu. Splaini ir standarta elastīgais pamatelements vienfaktoru nelineārajai regresijai un vispārināto aditīvo modeļu pamats.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Regression and Smoothing Splines. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Vispārīgais aditīvais modelis (GAM)Mašīnmācīšanās↔ compare
- Lokālā regresija LOESS / LOWESSMašīnmācīšanās↔ compare
- Daudzvariāciju adaptīvās regresijas šķipsnas (MARS)Mašīnmācīšanās↔ compare
- Polinomu regresijaStatistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →