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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0.2部署
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|---|---|
Ridge回归_高斯  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Ridge Regression_Gaussian |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | RidgeGaussian |
| 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 | |
Ridge回归又称岭回归,专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,对回归算法正则化的一个例子。正则化是一种方法,它通过增加额外参数来解决过拟合问题,从而减少模型的参数,限制复杂度。该方法是在模型估计中增加了惩罚项,所有参数的平方和。能将一些不必要变量的回归系数压缩为零进而从模型中剔除,达到变量筛选的目的。高斯Ridge回归则是针对多元线性回归来做Ridge回归，因变量预测y应当是符合高斯分布(正态分布)。 用途：用来处理线性回归模型中的多重共线性问题的，处理高斯数据。 参数：选择高斯分布因变量，连续型数值自变量。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 4个 |
| Output-出口 | 3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 | Ridge回归_生存状态 |
| 下一节点 | Ridge回归_泊松 |
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