Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)
Multivariate adaptive regression splines, yang diperkenalkan oleh Jerome Friedman pada tahun 1991, ialah kaedah regresi nonparametric yang fleksibel yang secara automatik memodelkan ketaklinearan dan interaksi dengan menggabungkan fungsi 'hinge' (engsel) rentuk-linear. Ia membina model dalam laluan berperingkat ke hadapan yang menambah fungsi asas di mana ia paling membantu, kemudian memangkas model yang berlebihan, menghasilkan bentuk tambah-tolak-interaksi yang boleh ditafsirkan yang menyesuaikan kerumitannya kepada data.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/machine-learning/mars
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.
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Model Aditif Generalized (GAM)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatan CerunPembelajaran Mesin↔ compare
- Regression SplinesPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →