Multivariate adaptive Regressionssplines

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Multivariate adaptive Regressionssplines (MARS) sind in der Regressionsanalyse von Jerome H. Friedman 1991 eingeführt worden.[1]

MARS erlaubt es mithilfe von abschnittweise linearen Funktionen (Scharnierfunktionen) 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.

Fit eines linearen Models y^=37+5.1x
Fit eines einfachen MARS-Modells y^= 25+6.1max(0,x13)3.1max(0,13x)

Einzelnachweise