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私は現在、python での MARS の地球実装を使用して問題に直面しています。このようにデータを合わせると:

model=Earth()
model.fit(data1,data2)
print model.summary()

それは私にこれを与えます:

Basis Function  Pruned  Coefficient  

(Intercept)     No      1.00313      
x1              Yes     None         
x3              Yes     None         
x4              Yes     None         
x2              Yes     None         
x0              Yes     None         

MSE: 0.0745, GCV: 0.0783, RSQ: 0.0000, GRSQ: 0.0000

しかし、フィッティングは気に入らず、線形基底関数のみを使用しているようです。別の基底関数を使用して強制したいと思います。どうやってやるの ?

ありがとう

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あなたの例では、MARS は傍受のみのモデルを構築しました。(近似が線形基底関数を使用するというあなたのコメントは正しくありません。すべての変数の係数値が「なし」であることに注意してください。)

MARS アルゴリズムは、(GCV を使用して) 変数の関数として応答を確実に表現するのに十分な情報がデータにないと判断しました。おそらく、予測値のノイズの量がサンプルに比べて大きすぎるためです。サイズ。したがって、データの場合、新しいデータの最適な予測値は、(新しい予測を行うときに使用される予測子の値に関係なく) 平均トレーニング応答値であると判断されました。

于 2015-06-12T15:19:55.183 に答える