Lokálna regresia LOESS / LOWESS
LOESS (lokálne odhadované vyhladzovanie rozptylových grafov), ktorý predstavil William Cleveland v roku 1979 a rozšíril so Susan Devlin v roku 1988, prispôsobuje hladkú krivku dátam vykonaním samostatnej váženej polynomiálnej regresie v okolí každého bodu. Blízke pozorovania majú väčšiu váhu ako vzdialené, takže metóda sleduje lokálnu štruktúru bez predpokladu akejkoľvek globálnej funkčnej formy, čo z nej robí populárny vyhladzovací nástroj na prieskumnú analýzu rozptylových grafov.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Cleveland, W. S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. Journal of the American Statistical Association, 74(368), 829–836. DOI: 10.1080/01621459.1979.10481038 ↗
- Cleveland, W. S., & Devlin, S. J. (1988). Locally weighted regression: an approach to regression analysis by local fitting. Journal of the American Statistical Association, 83(403), 596–610. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478639 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Local Regression (LOESS / LOWESS). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/machine-learning/loess
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.
- Zovšeobecnený aditívny model (GAM)Strojové učenie↔ compare
- Polynomiálna regresiaŠtatistika↔ compare
- Regresné a vyhladzovacie splajnyStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →