Spline-uri de regresie adaptative multivariate (MARS)
Spline-urile de regresie adaptative multivariate, introduse de Jerome Friedman în 1991, reprezintă o metodă flexibilă de regresie neparametrică ce modelează automat neliniaritățile și interacțiunile prin combinarea funcțiilor „balama” (hinge) liniar-pe-piese. Metoda construiește modelul printr-o etapă de avansare (forward stagewise pass) care adaugă funcții de bază acolo unde acestea ajută cel mai mult, apoi cioplește modelul supra-dimensionat, rezultând o formă aditivă plus interacțiuni interpretabilă, ce își adaptează complexitatea la date.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Arbore de decizieÎnvățare automată↔ compare
- Model aditiv generalizat (GAM)Învățare automată↔ compare
- Gradient BoostingÎnvățare automată↔ compare
- Spline-uri de regresie și de netezireÎnvățare automată↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →