Uogólniony model addytywny (GAM)
Uogólniony model addytywny, wprowadzony przez Trevora Hastie i Roberta Tibshirani w 1986 roku, rozszerza uogólniony model liniowy poprzez zastąpienie każdego terminu liniowego gładką, zależną od danych funkcją predyktora. Pozwala to modelowi uchwycić nieliniowe zależności, zachowując jednocześnie addytywną, term po terminie interpretowalność regresji: każdy predyktor wnosi własną oszacowaną krzywą, a krzywe po prostu sumują się (w skali funkcji wiążącej), aby przewidzieć odpowiedź.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Hastie, T., & Tibshirani, R. (1986). Generalized additive models. Statistical Science, 1(3), 297–310. DOI: 10.1214/ss/1177013604 ↗
- Hastie, T. J., & Tibshirani, R. J. (1990). Generalized Additive Models. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-0-412-34390-2
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 2). Generalized Additive Model (GAM). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/machine-learning/generalized-additive-model
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.
- Regresja lokalna LOESS / LOWESSUczenie maszynowe↔ compare
- Regresja liniowa wielorakaStatystyka↔ compare
- Regresja wielomianowaStatystyka↔ compare
- Regression SplinesUczenie maszynowe↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →