Аннотация:При моделировании высокоразмерных зависимостей часто используется алгоритм Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Этот алгоритм интерпретируем, сам отбирает признаки и приближает искомые зависимости с помощью усеченных функций (сплайнов). Эти сплайны зависят только от одной переменной, хотя в функциях могут быть перегибы, зависящие от линейной комбинации переменных. Предлагается метод
обработки признакового пространства, использующий приближенно вычисленные градиенты искомой функции, с помощью которых создаются новые признаки. На экспериментах показывается, что с такой предобработкой качество модели на различных метриках увеличивается на синтетических и реальных данных.