Multivariate adaptive regression spline (original) (raw)

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dbo:abstract Multivariate adaptive Regressionssplines (MARS) sind in der Regressionsanalyse von 1991 eingeführt worden. MARS erlaubt es mithilfe von abschnittweise linearen Funktionen flexiblere Modelle zu bilden als rein lineare Modelle.Die Parameter des MARS-Modells (häufig auch Earth-Modell, aufgrund von Markenrechten) werden während des Trainings bestimmt. (de) In statistics, multivariate adaptive regression splines (MARS) is a form of regression analysis introduced by Jerome H. Friedman in 1991. It is a non-parametric regression technique and can be seen as an extension of linear models that automatically models nonlinearities and interactions between variables. The term "MARS" is trademarked and licensed to Salford Systems. In order to avoid trademark infringements, many open-source implementations of MARS are called "Earth". (en) La Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») est une méthode statistique ; plus précisément, c'est une forme de modèle de régression présentée pour la première fois par et en 1991. C'est une technique de régression non paramétrique pouvant être vue comme une extension des régressions linéaires qui modélisent automatiquement des interactions et des non-linéarités. Le terme MARS est une marque de . (fr) MARSplines (Multivariate Adaptive Regression Splines) – nieparametryczna metoda regresji statystycznej. Metoda nie zakłada określonej postaci zależności pomiędzy predyktorami a zmienną objaśnianą, lecz dobiera ją do konkretnych danych. Ogólna postać modelu MARSplines: gdzie: * – zmienna objaśniana * – stałe modelu * – zbiór wszystkich predyktorów * – tzw. funkcje bazowe, funkcje (liniowe bądź nieliniowe) jednego lub większej liczby predyktorów. Metoda wymaga wcześniejszego zaprojektowania odpowiedniego zbioru funkcji bazowych, mogącego w szczególności obejmować wartości pojedynczych predyktorów, ich wielomiany, czy funkcje modelujące między kilkoma predyktorami. Algorytm przeszukuje przestrzeń możliwych średnich ważonych z wartości funkcji bazowych i iteracyjnie dobiera do modelu coraz większą ich liczbę, posługując się kryterium minimalizacji sumy kwadratów błędów (metoda najmniejszych kwadratów). (pl)
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