Запись доказательств метода

Regression Splines

Regression splines model a nonlinear relationship by fitting piecewise polynomials that join smoothly at a set of points called knots. Cubic and natural splines are the most common, and smoothing splines add a roughness penalty that automatically balances fit against smoothness. Splines are the standard flexible building block for univariate nonlinear regression and the basis of generalized additive models.

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Regression and Smoothing Splines

Таксономическая запись метода · ml-model / machine-learning

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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Same method familyGeneralized Additive Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLOESSmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMARSmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoPolynomial Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.