Ridge回归 泊松：修订间差异

来自决策链云智库
（创建页面，内容为“{{Infobox nodebasic |nodename=Ridge回归_泊松 |nodeimage=Ridge Regression_Poisson.png |icon=Ridge Regression_Poisson.svg |simpleicon=Ridge Regression_Poisson_Pure.svg |developer=Dev.Team-DPS |productionstate={{图标文件|Win}} / {{图标文件|W10}} Win10及以上可用 |productionstatedesc=在V1.0.2部署 |nodeenglishname=Has english name::Ridge Regression_Poisson |abbreviation=Has abbreviation::RidgePoisson |func…”）
 
无编辑摘要
 
第7行： 第7行：
|productionstate={{图标文件|Win}} / {{图标文件|W10}} Win10及以上可用
|productionstate={{图标文件|Win}} / {{图标文件|W10}} Win10及以上可用
|productionstatedesc=在[[Update:DecisionLinnc 1.0.2.0|V1.0.2]]部署
|productionstatedesc=在[[Update:DecisionLinnc 1.0.2.0|V1.0.2]]部署
|nodeenglishname=[[Has english name::Ridge Regression_Poisson]]
|nodeenglishname=Ridge Regression_Poisson
|abbreviation=[[Has abbreviation::RidgePoisson]]
|abbreviation=RidgePoisson
|funcmaincategory=数据分析
|funcmaincategory=数据分析
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::回归分析]]
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::回归分析]]
第27行： 第27行：
|nextnode=[[趋势检验]]
|nextnode=[[趋势检验]]
}}
}}




2024年1月19日 (五) 19:15的最新版本

Ridge Regression Poisson.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
Ridge回归_泊松Ridge Regression Poisson.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Ridge Regression_Poisson
功能主类别数据分析
英文缩写RidgePoisson
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。泊松Ridge回归则是针对泊松回归来做Ridge回归,因变量为计数变量,解决的问题是在特定时间内发生n个事件的概率。

用途：用来处理线性回归模型中的多重共线性问题的，处理计数数据。

参数：选择泊松分布因变量，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
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点Ridge回归_高斯
下一节点趋势检验
WikimediaUI-Globe.svg相关网站





查找其他类别的节点，请参考以下列表

取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=Ridge回归_泊松&oldid=6101”
最近修改
此页面最后编辑于2024年1月19日 (星期五) 19:15。
版权
DecisionLinnc Wiki (决策链云智库) © 2024 by Statsape is licensed under Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International. To view a copy of this license, visit [http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/| CreativeCommons-Licenses-4.0].