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| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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|---|---|
| 广义相加混合模型_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 | |
| 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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