节点状态 | / Win10及以上可用
在V1.0.2部署
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Ridge回归_高斯 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | Ridge Regression_Gaussian |
功能主类别 | 数据分析 |
英文缩写 | RidgeGaussian |
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 | |
Ridge回归又称岭回归,专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,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。该方法是在模型估计中增加了惩罚项,所有参数的平方和。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。高斯Ridge回归则是针对多元线性回归来做Ridge回归,因变量预测y应当是符合高斯分布(正态分布)。 用途:用来处理线性回归模型中的多重共线性问题的,处理高斯数据。 参数:选择高斯分布因变量,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 | Ridge回归_生存状态 |
下一节点 | Ridge回归_泊松 |
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