MARS模型,即多元自适应回归样条模型,是由Jerome H. Friedman于1991年提出的一种数据回归分析方法。它专门针对高维数据,具有泛化能力强、基函数自动确定、自适应性强以及预测精度高等特点。在组织行为学中,MARS模型常被用于分析员工绩效、组织文化、领导风格等多变量之间的关系。 ...
使用多元自适应回归样条 (MARS®) 为具有许多连续和分类预测变量的连续响应创建准确的预测模型。形成模型的强大 MARS® 回归 基函数具有高度适应性,因此模型捕获了与传统多元回归的线性约束的显着偏离。MARS® 回归 轻松处理通常隐藏在高维数据中的复杂数据结构。通过这样做,这种回归建模方法有效地揭示了其他回...
R parsnip mars 多元自适应回归样条 (MARS)mars() 定义了一个广义线性模型,该模型对某些预测变量使用人工特征。这些特征类似于铰链函数,结果是一个小维度分段回归模型。该函数可以拟合分类和回归模型。 拟合该模型的方法有多种,通过设置模型引擎来选择估计方法。下面列出了该模型的引擎特定页面。 earth¹ 1 默认...
相比于传统的参数回归方法,Mars多元自适应样条回归具有更好的灵活性和适应性,能够更好地拟合非线性关系的数据。 1.2 Matlab工具简介 Matlab是一种用于科学计算和工程应用的高级语言和交互式环境。它提供了用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算的强大工具,是工程技术人员和科学家们广泛使用的工具之一。Matlab强大...
逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征,即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN模型和二次判别分析(QDA)。对于树模型,我们进行了分类树和随机...
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9.4 多变量自适应回归样条 - ESL CN (hohoweiya.xyz) 数据科学中级笔记:基于R的机器学习简要大章(中,拓展)【剩余部分断断续续更新中】 - 知乎 (zhihu.com) 9.3 QUEST QUEST是快速无偏高效统计树,它使用ANOVA F检验卡方检验来选择分裂变量,然后再使用二次判别分析(QDA)获得拆分点。
维基上给出了挺多的MARS程序，我尝试过R的和MATLAB的，感觉MATLAB比较好用。https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_adaptive_regression_splines
MARS 就是一种泛化能力很强的专门针对高维数据的回归方法。该回归方法以样条函数的张量积作为基函数，而基函数的确定(张积变量的个数以及变量的分割点)和基函数的个数都由数据自动完成，不需要人工选定。MARS模型很好的解决了这个问题，具备了很多响应面模型所不具备的多维大样本数据处理优势。MARS 综合了投影追踪法和...