stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Analitik prediktif
Aplikasi > Koleksi analytics

Banyak portofolio yang memiliki tunggakan pelanggan yang tidak melakukan pembayaran pada waktu. Lembaga keuangan telah melakukan kegiatan penagihan pada pelanggan ini untuk memulihkan jumlah yang jatuh tempo. Banyak koleksi sumber daya yang terbuang pada pelanggan yang sulit atau tidak mungkin untuk pulih. Predictive analytics dapat membantu mengoptimalkan alokasi koleksi sumber informasi dengan mengidentifikasi yang paling efektif agen penagihan, hubungi strategi, tindakan hukum dan strategi lain untuk masing-masing pelanggan, sehingga secara signifikan meningkatkan pemulihan pada saat yang sama mengurangi biaya penagihan.
Aplikasi > Cross-jual

Sering organisasi perusahaan mengumpulkan dan memelihara data yang melimpah (misalnya pelanggan catatan, transaksi penjualan) seperti yang mengeksploitasi hubungan yang tersembunyi dalam data yang dapat memberikan keuntungan kompetitif. Untuk sebuah organisasi yang menawarkan beberapa produk, predictive analytics dapat membantu menganalisis pelanggan pengeluaran, penggunaan, dan perilaku lain, yang mengarah ke yang efisien penjualan silang, atau menjual produk-produk tambahan kepada pelanggan saat ini. hal Ini secara langsung menyebabkan profitabilitas yang lebih tinggi per pelanggan dan hubungan pelanggan yang lebih kuat.
Aplikasi > Retensi pelanggan

Dengan jumlah yang bersaing, layanan yang tersedia, perusahaan perlu fokus pada upaya mempertahankan terus-menerus kepuasan pelanggan, penghargaan loyalitas konsumen dan meminimalkan pelanggan gesekan. Selain itu, peningkatan kecil dalam retensi pelanggan telah ditunjukkan untuk meningkatkan keuntungan secara tidak proporsional. Salah satu penelitian menyimpulkan bahwa peningkatan 5% dalam retensi pelanggan tarif akan meningkatkan keuntungan sebesar 25% sampai 95%. Bisnis cenderung untuk menanggapi pelanggan gesekan pada reaktif dasar, hanya bertindak setelah pelanggan telah memulai proses untuk menghentikan layanan. Pada tahap ini, kesempatan untuk mengubah keputusan pelanggan hampir nol. Aplikasi yang tepat dari predictive analytics dapat menyebabkan lebih proaktif strategi retensi. Dengan sering pemeriksaan dari pelanggan masa lalu, penggunaan layanan, kinerja pelayanan, pengeluaran dan lain pola perilaku, model prediksi dapat menentukan kemungkinan pelanggan mengakhiri layanan kadang-kadang segera. intervensi dengan menawarkan menguntungkan dapat meningkatkan kesempatan untuk mempertahankan pelanggan. Diam gesekan, perilaku pelanggan untuk perlahan-lahan tapi pasti mengurangi penggunaan, adalah masalah lain yang banyak dihadapi perusahaan. Predictive analytics juga dapat memprediksi perilaku ini, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan aktivitas pelanggan.
Aplikasi > Pemasaran langsung

Ketika pemasaran produk konsumen dan jasa, ada tantangan untuk menjaga dengan produk yang bersaing dan perilaku konsumen. Selain mengidentifikasi prospek, predictive analytics juga dapat membantu untuk mengidentifikasi kombinasi yang paling efektif dari versi produk, materi pemasaran, saluran komunikasi dan waktu yang harus digunakan untuk target yang diberikan konsumen. Tujuan dari predictive analytics biasanya adalah untuk menurunkan biaya per pesanan atau cost per action.
Aplikasi > Deteksi penipuan

Penipuan adalah masalah besar bagi banyak perusahaan dan dapat dari berbagai jenis, yaitu: akurat aplikasi kredit, penipuan transaksi (baik offline maupun online), pencurian identitas palsu dan klaim asuransi. Masalah ini wabah perusahaan-perusahaan dari semua ukuran di banyak industri. Beberapa contoh kemungkinan korban adalah penerbit kartu kredit, perusahaan asuransi, para pedagang eceran, produsen, bisnis-ke-bisnis pemasok dan bahkan penyedia jasa. Model prediksi dapat membantu menyingkirkan para "penjahat" dan mengurangi eksposur bisnis penipuan.
Pemodelan prediktif juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi penipuan calon dalam bisnis atau sektor publik. Mark Nigrini dikembangkan risiko-metode scoring untuk mengidentifikasi audit target. Dia menjelaskan penggunaan pendekatan ini untuk mendeteksi kecurangan pada franchisee laporan penjualan internasional rantai makanan cepat saji. Masing-masing lokasi adalah mencetak gol menggunakan 10 prediktor. 10 skor kemudian tertimbang untuk memberikan satu final risiko secara keseluruhan skor untuk setiap lokasi. Sama mencetak pendekatan ini juga digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi check kiting rekening, berpotensi penipuan agen perjalanan, dan dipertanyakan vendor. Yang cukup kompleks model digunakan untuk mengidentifikasi penipuan laporan bulanan yang disampaikan oleh divisi pengendali.
The Internal Revenue Service (IRS) Amerika Serikat juga menggunakan analisis prediktif untuk tambang pengembalian pajak dan mengidentifikasi penipuan pajak.
Terbaru[per kapan?] kemajuan teknologi juga telah diperkenalkan prediksi analisis perilaku untuk web deteksi penipuan. Jenis solusi memanfaatkan heuristik dalam rangka untuk belajar web normal perilaku pengguna dan mendeteksi anomali yang menunjukkan upaya penipuan.
Aplikasi > Portofolio, produk, atau ekonomi-tingkat prediksi

Sering fokus analisis adalah bukan konsumen tapi produk, portofolio, perusahaan, industri atau bahkan ekonomi. Misalnya, pengecer mungkin tertarik dalam memprediksi toko-tingkat permintaan untuk manajemen persediaan tujuan. Atau Dewan Federal Reserve mungkin akan tertarik dalam memprediksi tingkat pengangguran untuk tahun berikutnya. Jenis-jenis masalah ini dapat diatasi dengan analisis prediktif menggunakan time series teknik (lihat di bawah). Mereka juga dapat diatasi melalui pendekatan pembelajaran mesin yang mengubah waktu asli seri ke sebuah fitur vektor ruang, di mana algoritme belajar menemukan pola-pola yang memiliki daya prediksi.
Aplikasi > Manajemen risiko proyek

Ketika menggunakan teknik-teknik manajemen risiko, hasilnya selalu untuk memprediksi dan manfaat dari sebuah skenario masa depan. The capital asset pricing model (CAP-M) "memprediksi" portofolio terbaik untuk memaksimalkan kembali. Probabilistic risk assessment (PRA) bila dikombinasikan dengan mini-Delphi teknik dan pendekatan statistik hasil perkiraan yang akurat. Ini adalah contoh-contoh pendekatan yang dapat memperpanjang dari proyek ke pasar, dan dari dekat untuk jangka panjang. Underwriting (lihat di bawah) dan bisnis lainnya mencoba mengejar mengidentifikasi manajemen risiko sebagai prediktif metode.
Aplikasi > Underwriting

Banyak perusahaan harus memperhitungkan risiko paparan karena mereka layanan yang berbeda dan menentukan biaya yang dibutuhkan untuk menutup risiko. Misalnya, auto penyedia asuransi perlu untuk secara akurat menentukan jumlah premi untuk biaya untuk menutupi masing-masing mobil dan sopir. Keuangan perusahaan perlu menilai peminjam potensial dan kemampuan untuk membayar sebelum pemberian pinjaman. Untuk asuransi kesehatan, penyedia, predictive analytics dapat menganalisis beberapa tahun lalu klaim medis data, serta laboratorium, farmasi dan catatan-catatan lain jika tersedia, untuk memprediksi seberapa mahal sebuah enrollee mungkin di masa depan. Predictive analytics dapat membantu menanggung jumlah ini dengan memprediksi kemungkinan penyakit, default, kebangkrutan, dll. Predictive analytics dapat merampingkan proses akuisisi pelanggan dengan memprediksi masa depan risiko perilaku pelanggan menggunakan aplikasi data tingkat. Predictive analytics dalam bentuk nilai kredit yang telah mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan untuk persetujuan kredit, terutama di pasar hipotek di mana keputusan pemberian kredit sekarang dibuat dalam hitungan jam, bukan hari atau bahkan berminggu-minggu. Tepat predictive analytics dapat menyebabkan tepat keputusan penetapan harga, yang dapat membantu mengurangi risiko di masa depan default.
Teknologi dan data besar pengaruh

Big data adalah koleksi dari data set yang sangat besar dan kompleks sehingga mereka menjadi canggung untuk bekerja dengan menggunakan tradisional database management tools. Volume, variety, dan velocity data besar telah memperkenalkan tantangan di seluruh papan untuk pengambilan, penyimpanan, pencarian, berbagi, analisis, dan visualisasi. Contoh-contoh sumber data yang besar seperti web log, RFID, sensor data, jejaring sosial, Internet pencarian pengindeksan, call detail records, militer, pengawasan, dan data yang kompleks dalam astronomi, biogeokimia, genomik, dan ilmu apabila. Big Data merupakan inti dari sebagian besar predictive analytic jasa yang ditawarkan oleh organisasi.
Berkat kemajuan teknologi di perangkat keras komputer—Cpu lebih cepat, memori yang lebih murah, dan MPP arsitektur dan teknologi baru seperti Hadoop, MapReduce, dan di-database dan teks analytics untuk pengolahan data yang besar, sekarang layak untuk mengumpulkan, menganalisis, dan tambang dalam jumlah besar yang terstruktur dan yang tidak terstruktur data untuk wawasan baru. Hal ini juga mungkin untuk menjalankan algoritme prediktif pada data streaming. Hari ini, menjelajahi data besar dan menggunakan analisis prediktif adalah dalam jangkauan organisasi lebih dari sebelumnya dan metode-metode baru yang mampu untuk penanganan seperti dataset yang diusulkan.
Teknik analisis

Pendekatan dan teknik yang digunakan untuk melakukan predictive analytics luas dapat dikelompokkan ke dalam teknik regresi dan teknik pembelajaran mesin.
Teknik analisis > Teknik regresi

Regresi model andalan predictive analytics. Fokus terletak pada membangun persamaan matematika sebagai model untuk mewakili interaksi antara variabel-variabel yang berbeda dalam pertimbangan. Tergantung pada situasi, ada berbagai macam model yang dapat diterapkan saat melakukan predictive analytics. Beberapa dari mereka yang sempat dibahas di bawah ini.
Teknik analisis > Teknik regresi > Model regresi linier

Dalam model regresi linier analisis hubungan antara respon atau variabel dependen dan independen atau variabel prediktor. Hubungan ini dinyatakan sebagai persamaan yang memprediksi variabel respon sebagai fungsi linier dari parameter. Parameter ini disesuaikan sehingga ukuran fit lebih dioptimalkan. Banyak upaya dalam model yang pas difokuskan pada meminimalkan ukuran residual, serta memastikan bahwa itu adalah terdistribusi secara acak dengan hormat untuk model prediksi.
Tujuan dari regresi adalah untuk memilih parameter dari model tersebut sehingga dapat meminimalkan jumlah dari kuadrat residual. Hal ini disebut sebagai ordinary least squares (OLS) estimasi dan hasil yang di best linear unbiased perkiraan (BIRU) dari parameter-parameter yang jika dan hanya jika Gauss-Markov asumsi puas.
Setelah model telah diperkirakan kita akan tertarik untuk mengetahui apakah variabel prediktor termasuk dalam model—yaitu adalah perkiraan dari masing-masing variabel kontribusi yang dapat diandalkan? Untuk melakukan ini kita dapat memeriksa signifikansi statistik dari model koefisien yang dapat diukur dengan menggunakan t-statistik. Jumlah ini untuk menguji apakah koefisien secara signifikan berbeda dari nol. Seberapa baik model memprediksi variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen dapat dinilai dengan menggunakan R2 statistik. Mengukur kekuatan prediksi dari model yaitu proporsi dari total variasi dalam variabel dependen yang "jelas" (menyumbang) oleh variasi dalam variabel independen.
Teknik analisis > Teknik regresi > Discrete choice model

Regresi berganda (di atas) pada umumnya digunakan ketika variabel respon adalah terus-menerus dan tak terbatas. Seringkali variabel respon tidak mungkin terus menerus melainkan diskrit. Sementara secara matematis hal ini layak untuk menerapkan regresi berganda untuk diskrit memerintahkan variabel dependen, beberapa asumsi di balik teori regresi linier berganda tidak lagi memegang, dan ada teknik lain seperti diskrit dengan pilihan model yang lebih cocok untuk jenis analisis. Jika variabel dependen adalah diskrit, beberapa dari mereka unggul metode regresi logistik, multinomial logit dan probit model. Regresi logistik dan probit model yang digunakan ketika variabel dependen adalah biner.
Teknik analisis > Teknik regresi > Regresi logistik

Dalam klasifikasi pengaturan, menetapkan hasil probabilitas untuk pengamatan yang dapat dicapai melalui penggunaan model logistik, yang pada dasarnya adalah sebuah metode yang mentransformasikan informasi tentang biner variabel dependen menjadi tak terbatas variabel kontinu dan perkiraan biasa model multivariat (Lihat Allison Regresi Logistik untuk informasi lebih lanjut tentang teori regresi logistik).
Yang Wald dan likelihood-ratio test digunakan untuk menguji signifikansi statistik dari masing-masing koefisien b dalam model (analog dengan uji t digunakan dalam regresi OLS; lihat di atas). Tes menilai goodness-of-fit dari model klasifikasi adalah "persentase benar memprediksi".
Teknik analisis > Teknik regresi > Regresi logistik Multinomial

Perpanjangan binary logit model untuk kasus-kasus dimana variabel dependen memiliki lebih dari 2 kategori adalah multinomial logit model. Dalam kasus tersebut runtuh data menjadi dua kategori yang mungkin tidak masuk akal atau dapat menyebabkan kerugian pada kekayaan data. Yang multinomial logit model yang sesuai teknik dalam kasus ini, terutama ketika variabel dependen kategori tidak memerintahkan (untuk contoh warna seperti merah, biru, hijau). Beberapa penulis telah diperpanjang regresi multinomial untuk menyertakan fitur seleksi/pentingnya metode seperti random multinomial logit.
Teknik analisis > Teknik regresi > Regresi Probit

Model Probit menawarkan alternatif untuk regresi logistik untuk pemodelan kategoris variabel dependen. Meskipun hasil yang cenderung sama, yang mendasari distribusi yang berbeda. Probit model yang populer dalam ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi.
Cara yang baik untuk memahami perbedaan utama antara probit dan logit model adalah dengan mengasumsikan bahwa variabel dependen adalah didorong oleh variabel laten z, yang merupakan jumlah dari kombinasi linear dari variabel penjelas dan kebisingan acak istilah.
Kita tidak mengamati z melainkan mengamati y yang mengambil nilai 0 (z < 0) atau 1 (jika tidak). Dalam model logit model kita asumsikan bahwa random noise jangka mengikuti distribusi logistik dengan mean nol. Dalam model probit kami berasumsi bahwa ini mengikuti distribusi normal dengan mean nol. Perhatikan bahwa dalam ilmu-ilmu sosial (misalnya ekonomi), probit yang sering digunakan untuk memodelkan situasi di mana diamati variabel y adalah terus-menerus tetapi mengambil nilai-nilai antara 0 dan 1.
Teknik analisis > Teknik regresi > Model Logit terhadap probit

Dalam model probit telah ada lebih lama dari model logit model. Mereka berperilaku sama, kecuali bahwa distribusi logistik cenderung sedikit menyanjung ekor. Salah satu alasan logit model dirumuskan adalah bahwa probit model komputasi sulit karena kebutuhan numerik hitung integral. Komputasi Modern namun telah membuat perhitungan ini cukup sederhana. Koefisien yang diperoleh dari model logit dan probit model yang cukup dekat. Namun, rasio odds adalah lebih mudah untuk menafsirkan dalam model logit model.
Alasan praktis untuk memilih model probit atas logistik model akan sama:
Ada keyakinan yang kuat bahwa yang mendasari distribusi normal
Acara yang sebenarnya adalah bukan biner hasil (misalnya, status pailit), tetapi proporsi (misalnya, proporsi populasi pada berbagai tingkat utang).
Teknik analisis > Teknik regresi > Model Time series

Time series model yang digunakan untuk memprediksi atau meramalkan masa depan perilaku dari variabel. Model ini memperhitungkan fakta bahwa titik data yang diambil dari waktu ke waktu dapat memiliki struktur internal (seperti autokorelasi, trend atau musiman variasi) yang harus dipertanggungjawabkan. Akibatnya, standar teknik regresi tidak dapat diterapkan untuk data time series dan metodologi telah dikembangkan untuk menguraikan trend, musiman dan siklus komponen dari seri. Pemodelan dinamis jalur dari variabel dapat meningkatkan prakiraan sejak diprediksi komponen dari seri dapat diproyeksikan ke masa depan.
Model Time series memperkirakan perbedaan persamaan yang mengandung komponen stokastik. Dua yang biasa digunakan bentuk-bentuk dari model ini adalah model autoregressive (AR) dan moving-average (MA) model. The Box–Jenkins metodologi (1976) yang dikembangkan oleh George Box dan G. M. Jenkins menggabungkan AR dan MA dari model untuk menghasilkan ARMA (autoregressive moving average) model, yang merupakan landasan stasioner analisis time series. ARIMA (autoregressive integrated moving average model), di sisi lain, digunakan untuk menggambarkan non-stasioner time series. Box dan Jenkins menyarankan pembedaan non-stasioner time series untuk mendapatkan stasioner seri yang ARMA model yang dapat diterapkan. Non-stasioner time series yang telah diucapkan tren dan tidak memiliki konstan jangka panjang berarti atau varians.
Box dan Jenkins mengusulkan tiga-tahap metodologi yang melibatkan identifikasi model, estimasi dan validasi. Identifikasi tahap identifikasi jika seri adalah stasioner atau tidak dan adanya musiman dengan memeriksa plot dari seri, autokorelasi dan parsial autokorelasi fungsi. Dalam estimasi panggung, model diestimasi menggunakan non-linear time series atau maximum likelihood estimation prosedur. Akhirnya validasi tahap melibatkan pemeriksaan diagnostik seperti merencanakan residual untuk mendeteksi outlier dan bukti dari model fit.
Dalam beberapa tahun terakhir model time series telah menjadi lebih canggih dan upaya untuk model bersyarat sifat heteroskedasticity dengan model seperti ARCH (autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) dan GARCH (generalized autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) model yang sering digunakan untuk financial time series. Selain itu model time series yang juga digunakan untuk memahami antar-hubungan antara variabel-variabel ekonomi yang diwakili oleh sistem persamaan menggunakan VAR (vector autoregression) dan struktural model VAR.
Teknik analisis > Teknik regresi > Kelangsungan hidup atau durasi analisis

Analisis Survival adalah nama lain untuk time-to-event analisis. Teknik-teknik ini terutama berkembang di kesehatan dan ilmu biologi, tapi mereka juga banyak digunakan dalam ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi, serta di bidang teknik (keandalan dan kegagalan analisis waktu).
Menyensor dan non-normal, yang merupakan ciri khas dari kelangsungan hidup data, menghasilkan kesulitan ketika mencoba untuk menganalisis data menggunakan statistik konvensional model seperti multiple regresi linier. Dalam distribusi normalmenjadi distribusi simetris, mengambil positif serta nilai-nilai negatif, tapi durasi yang sifatnya tidak dapat negatif dan oleh karena itu normalitas tidak dapat diasumsikan ketika berhadapan dengan durasi/kelangsungan hidup data. Oleh karena itu asumsi normalitas model regresi yang dilanggar.
Asumsinya adalah bahwa jika data tidak disensor itu akan menjadi wakil dari populasi yang menarik. Dalam analisis survival, disensor pengamatan timbul setiap kali variabel dependen minat merupakan waktu ke terminal acara, dan durasi dari penelitian ini adalah terbatas dalam waktu.
Konsep penting dalam analisis survival adalah hazard menilai, didefinisikan sebagai probabilitas bahwa peristiwa yang akan terjadi pada waktu t bersyarat pada yang masih hidup sampai waktu t. Konsep lain yang berkaitan dengan bahaya tingkat kelangsungan fungsi yang dapat didefinisikan sebagai probabilitas bertahan untuk waktu t.
Kebanyakan model cobalah untuk model hazard menilai dengan memilih yang mendasari distribusi tergantung pada bentuk fungsi hazard. Distribusi dan fungsi bahaya lereng atas dikatakan telah positif durasi ketergantungan, penurunan hazard menunjukkan negatif durasi ketergantungan konstan sedangkan hazard adalah suatu proses dengan memori biasanya ditandai dengan distribusi eksponensial. Beberapa distribusi pilihan dalam kelangsungan hidup model: F, gamma, Weibull, log normal, terbalik normal, eksponensial dll. Semua distro ini adalah untuk non-negatif variabel acak.
Durasi model dapat parametric dan non-parametric atau semi parametric. Beberapa model yang sering digunakan adalah Kaplan-Meier dan Cox proportional hazard model (non parametrik).
Teknik analisis > Teknik regresi > Classification and regression trees (CART)

Secara global optimal klasifikasi tree analysis (PERGI-CTA) (disebut juga hierarki optimal discriminant analysis) adalah generalisasi dari optimal analisis diskriminan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi model statistik yang memiliki akurasi maksimum untuk memprediksi nilai kategoris variabel dependen untuk dataset yang terdiri dari kategorik dan variabel kontinu. Output dari HODA adalah non-orthogonal pohon yang menggabungkan variabel kategori dan titik potong untuk variabel kontinu yang menghasilkan maksimum prediksi akurat, penilaian yang tepat Tipe I error rate, dan evaluasi potensi cross-generalisasi dari model statistik. Hirarkis optimal analisis diskriminan dapat dianggap sebagai generalisasi dari fisher's linear discriminant analysis. Optimal analisis diskriminan adalah sebuah alternatif untuk ANOVA (analisis of varians) dan analisis regresi, yang mencoba untuk mengekspresikan satu variabel dependen sebagai kombinasi linear dari fitur lain atau pengukuran. Namun, ANOVA dan analisis regresi memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel numerik, sementara hirarkis optimal analisis diskriminan memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel kelas.
Classification and regression trees (CART) adalah non-parametrik decision tree learning teknik yang menghasilkan baik klasifikasi maupun regresi pohon, tergantung pada apakah variabel dependen kategorik maupun numerik, masing-masing.
Pohon keputusan yang terbentuk oleh kumpulan dari aturan-aturan yang didasarkan pada variabel-variabel dalam pemodelan data set:
Aturan-aturan yang didasarkan pada variabel' nilai-nilai yang dipilih untuk mendapatkan yang terbaik split untuk membedakan pengamatan berdasarkan variabel dependen
Setelah aturan ini dipilih dan perpecahan node ke dua, proses yang sama yang diterapkan untuk masing-masing "anak" node (yaitu, itu adalah prosedur rekursif)
Membelah berhenti ketika KERANJANG mendeteksi tidak ada lagi keuntungan yang dapat dibuat, atau beberapa pra-set menghentikan aturan terpenuhi. (Atau, data dibagi sebanyak mungkin dan kemudian pohon tersebut kemudian dipangkas.)
Masing-masing cabang dari pohon yang berakhir di terminal node. Setiap pengamatan jatuh ke satu dan satu terminal node, dan masing-masing terminal node secara unik ditentukan oleh seperangkat aturan.
Metode yang sangat populer untuk analisis prediktif adalah Leo Breiman ini random hutan.
Teknik analisis > Teknik regresi > Multivariate adaptive regression splines

Multivariate adaptive regression splines (MARS) adalah non-parametrik teknik yang membangun model fleksibel dengan pas piecewise linear regresi.
Konsep penting yang berhubungan dengan regresi spline adalah bahwa dari sebuah simpul. Simpul adalah di mana satu lokal model regresi memberikan cara untuk yang lain dan dengan demikian merupakan titik perpotongan antara dua splines.
Di multivariat dan adaptive regression splines, dasar fungsi ini adalah alat yang digunakan untuk generalisasi pencarian untuk knot. Dasar fungsi adalah fungsi yang digunakan untuk mewakili informasi yang terkandung dalam satu atau lebih variabel.
Multivariat dan Adaptive Regression Splines model hampir selalu menciptakan dasar fungsi yang berpasangan.
Multivariat dan adaptive regression spline sengaja overfits model dan kemudian plum untuk mendapatkan model yang optimal. Algoritme komputasi yang sangat intensif dan dalam prakteknya kita diminta untuk menentukan batas atas pada jumlah dasar fungsi.