Regresión no paramétrica
La regresión no paramétrica requiere tamaños de muestra más grandes que los de una regresión sobre la base de modelos paramétricos porque los datos deben suministrar la estructura del modelo, así como las estimaciones del modelo.
La regresión no paramétrica multiplicativa (NPMR) es una forma de regresión no paramétrica basada en una estimación multiplicativa del kernel.
Al igual que otros métodos de regresión, el objetivo es estimar una respuesta (variable dependiente) sobre la base de uno o más predictores (variables independientes).
La NPMR puede ser una buena opción para un método de regresión si se cumplen las siguientes condiciones: Esta es una técnica de suavizado que se puede cruzar validado y aplicado de una manera predecible.
Los algoritmos en los árboles de decisión se pueden aplicar para aprender a predecir una variable dependiente a partir de datos.
