Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)
Multivariate adaptive regression splines, geïntroduceerd door Jerome Friedman in 1991, is een flexibele nonparametrische regressiemethode die nonlineariteiten en interacties automatisch modelleert door stuksgewijs lineaire 'scharnier'-functies te combineren. Het bouwt het model op in een voorwaartse, stapsgewijze fase die basis-functies toevoegt waar deze het meest helpen, waarna het overgroeide model wordt teruggesnoeid, wat resulteert in een interpreteerbare additieve-plus-interactievorm die zijn complexiteit aanpast aan de data.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- BeslisboomMachine learning↔ compare
- Generaliseerde Additieve Modellen (GAM)Machine learning↔ compare
- Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Regressie- en smoothing splinesMachine learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →