多変量適応回帰スプライン

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多変量適応回帰スプライン

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/02/10 08:10 UTC 版)

「予測分析」の記事における「多変量適応回帰スプライン」の解説

多変量適応回帰スプライン（英語版）（MARS）は、区分的線形回帰を適合させることで柔軟なモデルを構築するノンパラメトリック手法である。 多変量適応回帰スプライン法は、モデルを意図的にオーバーフィットさせ、最適なモデルを得るために剪定する。このアルゴリズムは計算量が非常に多く、実際には基底関数の数に上限が指定されている。