MARS^® 回归的方法表

用于创建模型的条件 MARS^® 回归 。MARS^® 回归 使用最大 R 平方（默认值）或最小平均绝对偏差来选择最佳模型。与 R 平方准则相比，平均绝对偏差准则试图降低拟合最差点的影响。

MARS^® 回归 使用交叉验证方法或单独的测试集来验证模型。使用交叉验证，您可以指定每个折叠的行，或允许随机选择。使用单独的检验集，您可以指定训练和检验集的行，或允许随机选择。

在使用向后消除基函数以选择最佳模型之前，分析会拟合此数量的基函数。默认值为 30。值越大，表示分析对最佳模型进行了更彻底的搜索。

节点是基函数发生变化的数据点。默认情况下，分析使用样本数量和模型复杂性来自动选择最小数量。否则，该表将显示分析的特定数字。值为 1 表示连续数据点有资格成为基函数更改的点。值 1 允许模型预测中更改最快速。考虑不同的值以查看对模型拟合的影响。例如，对于某些数据，较大的值会创建更平滑的模型，这些模型不太可能过度拟合训练数据。这种更平滑的模型有时在某些数据范围内不太准确。

用来拟合和评估模型的分析中的响应观测值个数。

缺少响应观测值的数量。这还包括权重列中的缺失值或零。