Resumen:
In this paper we consider the problem of nonparametric function estimation of high dimensional data. The proposed methodology follows the general idea behind Model Trees, integrating the partition strategy of regression trees with Generalized Additive Models. Specifically, we use the Ortho model, formed by the sum of univariate piecewise linear functions, fitted with the orthogonal projections of the input data. The model is fully interpretable and visualizable, and we provide a means for graphical representation of the obtained structure, allowing an easy understanding of the role of each input in modeling the output. The model performance is assessed on a set of synthetic test problems, and compared with other regression methods regarding accuracy and interpretability properties.
Palabras clave: Nonparametric regression; model trees; Generalized Additive Models
Fecha de Registro: 22/06/2009
IIT-09-029A
Debido a las restricciones de copyright existentes, no se puede distribuir este material vía web. Sin embargo, mediante este formulario puede contactar con los autores. Ellos podrán distribuir un número limitado de copias del mismo por correo electrónico. Por favor, comprueba tu carpeta de correo no deseado.
Aviso legal | Política de cookies | Política de Privacidad
Calle de Santa Cruz de Marcenado, 26 - 28015 Madrid, España - Tel: (+34) 91 542 28 00
Utilizamos cookies propias y de terceros para darle funcionalidad a nuestro sitio y mejorar
nuestros servicios, mediante el análisis de sus hábitos de navegación. Acepto las "cookies" de este sitio.
|
|