广义相加模型 逻辑

来自决策链云智库
Zeroclanzhang讨论 | 贡献2023年12月2日 (六) 22:29的版本 (创建页面,内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=广义相加模型_逻辑|nodeimage=Generalized Additive Model_Logistic.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Generalized Additive Model_Logistic|abbreviation=GAM_Logistic|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::回归分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>广义相…”)
(差异) ←上一版本 | 最后版本 (差异) | 下一版本→ (差异)
Generalized Additive Model Logistic.png
节点状态
PC可用
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。\n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。\n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
If/Switch-支持逻辑判断
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