Regresioni Lokal LOESS / LOWESS
LOESS (locally estimated scatterplot smoothing), i prezantuar nga William Cleveland në 1979 dhe i zgjeruar me Susan Devlin në 1988, përshtat një kurbë të lëmuar përmes të dhënave duke kryer një regresion polinomial të veçantë të peshuar në lagjen e çdo pike. Vëzhgimet e afërta kanë më shumë peshë se ato të largëta, kështu që metoda ndjek strukturën lokale pa supozuar ndonjë formë funksionale globale, duke e bërë atë një metodë popullore lëmuese eksploruese për diagramet e shpërndarjes.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 2). Local Regression (LOESS / LOWESS). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Modeli Aditiv i Përgjithshëm (GAM)Mësimi i makinës↔ compare
- Regresioni PolinomialStatistikë↔ compare
- Splajnet e regresionit dhe zbutjesMësimi i makinës↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →