可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
Zeroclanzhang（讨论 | 贡献） 无编辑摘要 |
Zeroclanzhang（讨论 | 贡献） 无编辑摘要 |
||
| 第23行： | 第23行： | ||
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/广义相加模型_逻辑 | |statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/广义相加模型_逻辑 | ||
|previousnode=[[广义相加模型_高斯]] | |previousnode=[[广义相加模型_高斯]] | ||
|nextnode=[[ | |nextnode=[[广义估计方程_高斯]] | ||
}} | }} | ||
2023年12月4日 (一) 22:45的版本
 | |
| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
|
|---|---|
| 广义相加模型_逻辑 | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | 广义相加模型 逻辑 |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | GAM_Logistic |
| 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 | |
广义相加模型是一种自由灵活的统计模型,它可以用来探测到非线性回归的影响。允许在未知因变量与自变量之间关系的情况下，使用非线性平滑项来拟合模型。非参数平滑项是把自变量划分成多个连续的区间，每一个区间都用单独的线性函数或非线性的低阶多项式函数来拟合。其生成的回归线为平稳、光滑的曲线。 逻辑回归是一种用于解决二分类(0或1)问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。原理是用逻辑函数把线性回归的结果映射到(0,1),该模型中的参数或系数通常通过最大似然估计方法进行估算。 用途：用于处理预测变量和响应变量之间复杂的非线性关系，处理各种复杂的二分类问题。 参数：选择二分类因变量，数值型曲线拟合变量，和自变量 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 5个 |
| Output-出口 | 2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 | 广义相加模型_高斯 |
| 下一节点 | 广义估计方程_高斯 |
属性“Nodeicon”（作为页面类型）与输入值“File:”包含无效字符或不完整，并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。
查找其他类别的节点，请参考以下列表
列表
数据处理节点
数据输入
变量处理
行列处理
矩阵处理
表格处理
列表
数据分析节点
描述性统计
统计检验
方差分析
相关分析
回归分析
Lasso回归 二项式Lasso回归 泊松Lasso回归 生存状态Lasso回归 高斯PLS回归Ridge回归 二项式Ridge回归 泊松Ridge回归 生存状态Ridge回归 高斯分位回归多分类逻辑回归多项式回归广义估计方程 伽玛广义估计方程 泊松广义估计方程 负二项广义估计方程 逻辑广义估计方程 高斯广义相加模型 伽玛广义相加模型 泊松广义相加模型 负二项广义相加模型 逻辑广义相加模型 高斯广义相加混合模型 伽玛广义相加混合模型 泊松广义相加混合模型 负二项广义相加混合模型 逻辑广义相加混合模型 高斯广义线性回归 伽玛广义线性回归 泊松广义线性回归 负二项广义线性回归 逆概率加权联合标准差稳健线性回归线性回归逐步回归逻辑回归
时序分析
潜变量分析
生存分析
多元分析
综合分析
列表
机器学习节点
列表
AI和神经网络
环境检测
