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...
MARS 模型表明,在最大化 ROC 时,我们在 11 个预测变量中包含了 5 个项,其中 nprune 等于 5,度数为 2。这些预测变量和铰链函数总共解释了总方差的 32.2%。根据 MARS 输出,三个最重要的预测因子是总二氧化硫、酒精和硫酸盐。 将MARS 模型应用于测试数据时,准确度为 0.75(95%CI:0.72,0.80),ROC 为...
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森林模型。还执行了具有线性和径向内核的 SVM。我们计算了模型选择的 ROC 和准确度,并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。 inTrai <- cateatPariti(...
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森林模型。还执行了具有线性和径向内核的 SVM。我们计算了模型选择的 ROC 和准确度,并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。
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...
多元自适应回归样条法(MARS)5) adaptive splines 自适应样条6) multivariate autoregressive 多元自回归补充资料:自适应自整定调节 分子式:CAS号:性质:在调节系统中,对象的动态特性往往是变化的,如果变化不大或调节的质量要求不高时,可以采用固定规律的调节器,假若变化大,质量要求又高时,需要选择可变规律调节器。
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
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...
对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。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...