广义相加混合模型 逻辑：修订间差异

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2023年12月8日 (五) 10:51的版本

Generalized Additive Mixed Model Logistic.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
广义相加混合模型_逻辑Generalized Additive Mixed Model Logistic.svg
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混合模型 逻辑
功能主类别数据分析
英文缩写GAMM_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

广义相加混合模型是混合效应和相加模型的结合，不仅可以引进随机效应， 还可以对重复测量的自变量X及其他协变量使用曲线拟合。GAMM也是用来探测到非线性回归的影响,与GAM相比,多了个random effects。

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：允许在模型中引入随机效应，处理数据的群体层面的异质性或者连续性的依赖关系，处理各种复杂的二分类问题，同时考虑固定效应和随机效应。

参数：选择二分类因变量，数值型曲线拟合变量，随机变量，和自变量

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口6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
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点广义相加混合模型_高斯
下一节点分位回归
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