如何在Python中强制使用铰接函数实现MARS模型

Question

我现在在用Python实现MARS（多元自适应回归样条）的时候遇到了一个问题。

当我这样处理我的数据：

model=Earth()
model.fit(data1,data2)
print model.summary()

它给我的结果是：

Basis Function  Pruned  Coefficient  

(Intercept)     No      1.00313      
x1              Yes     None         
x3              Yes     None         
x4              Yes     None         
x2              Yes     None         
x0              Yes     None         

MSE: 0.0745, GCV: 0.0783, RSQ: 0.0000, GRSQ: 0.0000

但是这个拟合的结果让我不满意，感觉它只用了线性基函数。我想强制它使用其他的基函数，我该怎么做呢？

Answer 1

在你的例子中，MARS建立了一个只包含截距的模型。你提到的使用线性基函数的说法是不对的。注意，所有变量的系数值都是“无”。

MARS算法通过使用广义交叉验证（GCV）判断出，你的数据中没有足够的信息来可靠地将响应表示为任何变量的函数。这可能是因为预测值中的噪声相对于你的样本量来说太大了。因此，它决定对于你的数据，最好的新数据预测值就是简单地取训练响应值的平均值（不管在进行新预测时使用的预测变量值是什么）。