Alapfogalmak
関数木は、複雑な多変量関数をより理解しやすく表現する手法であり、主要な相互作用効果を発見するために有用である。
Kivonat
機械学習アルゴリズムの出力は、入力変数の多変量関数によって通常表現される。
関数木は、単純な関数のツリーとして一般的な多変量関数を表現し、相互作用効果を明らかにする。
この手法は、主要な相互作用効果を発見し、グラフィカルおよび他の方法を使用して予測結果に洞察を得るために使用される。
関数木はMARSと比較して柔軟性が高く、ユーザーが選択したスムーサーで各個々の予測変数の分布に合わせて推定方法をカスタマイズできる。
Statisztikák
多変量関数は通常1つ以上の単純な多変量関数のツリーとして表現される。
目的はシステム全体の理解や対応するモデル予測の説明を支援すること。
関数木は主要および相互作用効果を迅速に特定および計算するために使用される。