MARS – 多変量適応回帰スプライン(Multivariate Adaptive Regression Splines)

自動非線形回帰

MARS モデリングエンジンは、本質的な非線形性と相互作用をキャプチャしながら、従来の回帰に似た形式の結果を必要とするユーザーに最適です。MARS 手法の回帰モデリングへのアプローチは、他の回帰手法では明らかにすることが不可能ではないにしても困難な、重要なデータパターンと関係を効果的に明らかにします。MARS モデリングエンジンは、一連の直線をつなぎ合わせることでモデルを構築します。直線はそれぞれ独自の傾斜を待ちます。これにより、MARS モデリングエンジンは、データで検出されたパターンを追跡できます。

高品質の回帰と分類

MARS モデルは、携帯電話の顧客の平均月額請求額や買い物客が Web サイト訪問に費やすと予想される金額などの数値結果を予測するように設計されています。MARS エンジンは、yes / no の結果に対して高品質の分類モデルを作成することもできます。 MARS エンジンは、変数の選択、変数の変換、相互作用の検出、および自己テストをすべて自動的に高速で実行します。

高性能の結果

MARS エンジンが非常に高性能な結果を示した分野には、発電会社の電力需要の予測、顧客満足度スコアの製品の技術仕様への関連付け、地理情報システム(GIS)での存在/不在モデリングなどがあります。