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== Définition ==
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Méthode statistique et plus précisément une forme de [[modèle de régression]] présentée pour la première fois par Jerome H. Friedman et Bernard Silverman en 19911. C'est une technique de régression non paramétrique pouvant être vue comme une extension des [[régressions linéaires]] qui modélisent automatiquement des interactions et des non-linéarités. Le terme MARS (Multivariate adaptive regression splines) est une marque de Salford Systems.


== Français ==
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''' régression multivariée par spline adaptative '''


== Anglais ==
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''' Multivariate adaptive regression splines '''
''' multivariate adaptive regression splines '''
 
In statistics, multivariate adaptive regression splines (MARS) is a form of regression analysis introduced by Jerome H. Friedman in 1991.[1] It is a non-parametric regression technique and can be seen as an extension of linear models that automatically models nonlinearities and interactions between variables.
 
The term "MARS" is trademarked and licensed to Salford Systems. In order to avoid trademark infringements, many open-source implementations of MARS are called "Earth".[2][3]
 
 


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==Sources==


[https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_adaptive_regression_spline Source : Wikipedia  Machine Learning ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_adaptive_regression_spline Source : Wikipedia  Machine Learning ]




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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:02

Définition

Méthode statistique et plus précisément une forme de modèle de régression présentée pour la première fois par Jerome H. Friedman et Bernard Silverman en 19911. C'est une technique de régression non paramétrique pouvant être vue comme une extension des régressions linéaires qui modélisent automatiquement des interactions et des non-linéarités. Le terme MARS (Multivariate adaptive regression splines) est une marque de Salford Systems.

Français

régression multivariée par spline adaptative

Anglais

multivariate adaptive regression splines

Sources

Source : Wikipedia Machine Learning



Contributeurs: Imane Meziani, wiki