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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
Lasso回归_二项式  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Lasso Regression_Binomial |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | LASSOBin |
| 功能亚类别 | 回归分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
LASSO回归是对回归算法正则化的一个例子。正则化是一种方法,它通过增加额外参数来解决过拟合问题,从而减少模型的参数,限制复杂度。LASSO方法对于筛选解释性较高的变量,处理高维数据和解决多重共线性问题具有强大的优势。 该方法是在模型估计中增加了惩罚项,所有参数绝对值之和。能将一些不必要变量的回归系数压缩为零进而从模型中剔除,达到变量筛选的目的。 二项式Lasso回归则是一种用于解决二分类问题的回归,因变量Y需要是二分类(1 or 0)。用于估计某种事物的可能性。 用途：可以有效地进行线性特征选择，只保留那些对目标（例如二元结果）影响最大的变量。这在处理具有大量预测变量的数据集时尤为有用。 参数：选择二分类因变量，连续型数值自变量 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 4个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 逐步回归 |
| 下一节点 | Lasso回归_生存状态 |
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