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| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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|---|---|
| 广义相加模型_高斯 | |
| 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 高斯 |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | GAM_Gaussian |
| 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。 高斯分布又名正态分布, 这里属于一种线性回归, 是一种研究影响关系的方法，利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。 用途：处理预测变量和响应变量之间复杂非线性关系的统计模型，用于复杂的连续响应变量问题，需要对数据进行适当的平滑处理。 参数：选择连续型高斯分布因变量，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 | 广义线性回归_伽玛 |
| 下一节点 | 广义相加模型_高斯 |
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