加性模型

加性模型是一种统计建模方法，通过将多个简单函数相加来表示复杂的非线性关系，旨在提高模型的解释性和预测准确性。该模型在处理高维数据时尤为有效，能够分解复杂问题，便于识别各变量对响应变量的独立贡献，广泛应用于回归分析、分类任务和机器学习等领域。