cari
RumahPeranti teknologiAIMemahami definisi model linear umum

Memahami definisi model linear umum

Jan 23, 2024 pm 05:21 PM
AIpembelajaran mesinregresi linear

Memahami definisi model linear umum

Generalized Linear Model (GLM) ialah kaedah pembelajaran statistik yang digunakan untuk menerangkan dan menganalisis hubungan antara pembolehubah bersandar dan pembolehubah tidak bersandar. Model regresi linear tradisional hanya boleh mengendalikan pembolehubah berangka berterusan, manakala GLM boleh diperluaskan untuk mengendalikan lebih banyak jenis pembolehubah, termasuk pembolehubah binari, multivariat, kiraan atau kategori. Idea teras GLM adalah untuk mengaitkan nilai jangkaan pembolehubah bersandar kepada gabungan linear pembolehubah bebas melalui fungsi pautan yang sesuai, sambil menggunakan taburan ralat yang sesuai untuk menerangkan kebolehubahan pembolehubah bersandar. Dengan cara ini, GLM boleh menyesuaikan diri dengan pelbagai jenis data, meningkatkan lagi fleksibiliti dan kuasa ramalan model. Dengan memilih fungsi pautan dan pengagihan ralat yang sesuai, GLM boleh digunakan untuk pelbagai masalah praktikal, seperti masalah klasifikasi binari, masalah berbilang klasifikasi, analisis data kiraan, dsb.

Idea asas model linear umum (GLM) adalah untuk menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar dengan membina model linear, dan menggunakan fungsi bukan linear (dipanggil fungsi pautan) untuk menyambung ramalan linear. dengan pembolehubah bersandar sebenar berdiri. Tiga komponen utama GLM ialah taburan rawak, fungsi pautan dan ramalan linear. Taburan rawak menerangkan taburan kebarangkalian pembolehubah bersandar, dan fungsi pautan menukar ramalan linear kepada pembolehubah bersandar sebenar, manakala ramalan linear meramalkan pembolehubah bersandar melalui gabungan linear pembolehubah bebas. Fleksibiliti model ini membolehkan GLM menyesuaikan diri dengan pelbagai jenis data, menjadikannya digunakan secara meluas dalam analisis statistik.

1. Taburan rawak

Model linear am (GLM) mengandaikan bahawa pembolehubah bersandar mematuhi taburan kebarangkalian tertentu, seperti taburan normal, taburan binomial, taburan Poisson dan taburan gamma. Pemilihan taburan kebarangkalian yang sesuai bergantung kepada sifat dan ciri pembolehubah bersandar.

2. Fungsi pautan

Fungsi pautan menghubungkan ramalan linear kepada pembolehubah bersandar sebenar. Ia ialah fungsi tak linear yang digunakan untuk menukar keputusan ramalan gabungan linear kepada nilai jangkaan pembolehubah bersandar yang diramalkan. Fungsi sambungan biasa termasuk fungsi identiti, fungsi logaritma, fungsi songsang, fungsi logistik, dsb.

3. Ramalan linear

GLM menggunakan model linear untuk menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar. Ramalan linear ialah gabungan linear pembolehubah bebas, di mana setiap pembolehubah bebas didarab dengan pekali yang sepadan. Ungkapan rasmi

GLM adalah seperti berikut:

Y=g(β₀+β₁X₁+β₂X₂+…+βᵣXᵣ)

, Y

adalah pembolehubah, Y

, β₀, β₁ , β₂, dsb. ialah pekali, X₁, X₂, dsb. ialah pembolehubah bebas, dan r ialah bilangan pembolehubah bebas.

GLM boleh digunakan untuk analisis regresi dan analisis klasifikasi. Dalam analisis regresi, GLM digunakan untuk meramalkan pembolehubah bersandar berterusan, seperti harga rumah atau pulangan saham. Dalam analisis klasifikasi, GLM digunakan untuk meramalkan pembolehubah bersandar kategori atau binari, seperti sama ada pelanggan membeli produk atau sama ada saham naik atau turun.

Kelebihan GLM ialah ia boleh memilih taburan rawak yang berbeza, fungsi sambungan dan ramalan linear mengikut ciri dan keperluan data, seterusnya menyesuaikan diri dengan jenis data dan tujuan analisis yang berbeza. Selain itu, GLM juga boleh melakukan pemilihan model dan pemilihan pembolehubah untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehtafsiran model.

Kelemahan GLM ialah andaiannya bergantung sepenuhnya pada ciri-ciri pengedaran data Jika data tidak menepati pengedaran yang diandaikan, kesan ramalan model mungkin menjadi lebih teruk. Selain itu, GLM sensitif kepada outlier dan outlier dan memerlukan pemprosesan khas. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih model yang sesuai berdasarkan ciri-ciri data dan tujuan analisis, dan melakukan diagnosis dan pengesahan model untuk memastikan kebolehpercayaan dan kesahihan model.

🎜Ringkasnya, model linear umum ialah kaedah pembelajaran statistik yang fleksibel, berkuasa dan digunakan secara meluas, yang digunakan secara meluas dalam kedua-dua analisis regresi dan analisis klasifikasi. Memahami prinsip dan aplikasi GLM boleh membantu penyelidik memahami dan menganalisis data dengan lebih baik, dengan itu membuat ramalan dan keputusan yang lebih tepat dan boleh dipercayai. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Memahami definisi model linear umum. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:网易伏羲. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Memasak Inovasi: Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Perkhidmatan MakananMemasak Inovasi: Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Perkhidmatan MakananApr 12, 2025 pm 12:09 PM

AI Menambah Penyediaan Makanan Walaupun masih dalam penggunaan baru, sistem AI semakin digunakan dalam penyediaan makanan. Robot yang didorong oleh AI digunakan di dapur untuk mengautomasikan tugas penyediaan makanan, seperti membuang burger, membuat pizza, atau memasang SA

Panduan Komprehensif mengenai Python Namespaces & Variable ScopesPanduan Komprehensif mengenai Python Namespaces & Variable ScopesApr 12, 2025 pm 12:00 PM

Pengenalan Memahami ruang nama, skop, dan tingkah laku pembolehubah dalam fungsi Python adalah penting untuk menulis dengan cekap dan mengelakkan kesilapan runtime atau pengecualian. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki pelbagai ASP

Panduan Komprehensif untuk Model Bahasa Visi (VLMS)Panduan Komprehensif untuk Model Bahasa Visi (VLMS)Apr 12, 2025 am 11:58 AM

Pengenalan Bayangkan berjalan melalui galeri seni, dikelilingi oleh lukisan dan patung yang terang. Sekarang, bagaimana jika anda boleh bertanya setiap soalan dan mendapatkan jawapan yang bermakna? Anda mungkin bertanya, "Kisah apa yang anda ceritakan?

MediaTek meningkatkan barisan premium dengan Kompanio Ultra dan Dimensity 9400MediaTek meningkatkan barisan premium dengan Kompanio Ultra dan Dimensity 9400Apr 12, 2025 am 11:52 AM

Meneruskan irama produk, bulan ini MediaTek telah membuat satu siri pengumuman, termasuk Kompanio Ultra dan Dimensity 9400 yang baru. Produk ini mengisi bahagian perniagaan MediaTek yang lebih tradisional, termasuk cip untuk telefon pintar

Minggu ini di AI: Walmart menetapkan trend fesyen sebelum mereka pernah berlakuMinggu ini di AI: Walmart menetapkan trend fesyen sebelum mereka pernah berlakuApr 12, 2025 am 11:51 AM

#1 Google melancarkan Agent2Agent Cerita: Ia Isnin pagi. Sebagai perekrut berkuasa AI, anda bekerja lebih pintar, tidak lebih sukar. Anda log masuk ke papan pemuka syarikat anda di telefon anda. Ia memberitahu anda tiga peranan kritikal telah diperolehi, dijadualkan, dan dijadualkan untuk

AI Generatif Bertemu PsychobabbleAI Generatif Bertemu PsychobabbleApr 12, 2025 am 11:50 AM

Saya akan meneka bahawa anda mesti. Kita semua seolah -olah tahu bahawa psychobabble terdiri daripada pelbagai perbualan yang menggabungkan pelbagai terminologi psikologi dan sering akhirnya menjadi tidak dapat difahami atau sepenuhnya tidak masuk akal. Semua yang anda perlu lakukan untuk memuntahkan fo

Prototaip: saintis menjadikan kertas menjadi plastikPrototaip: saintis menjadikan kertas menjadi plastikApr 12, 2025 am 11:49 AM

Hanya 9.5% plastik yang dihasilkan pada tahun 2022 dibuat daripada bahan kitar semula, menurut satu kajian baru yang diterbitkan minggu ini. Sementara itu, plastik terus menumpuk di tapak pelupusan sampah -dan ekosistem -sekitar dunia. Tetapi bantuan sedang dalam perjalanan. Pasukan Engin

Kebangkitan Penganalisis AI: Mengapa ini boleh menjadi pekerjaan yang paling penting dalam Revolusi AIKebangkitan Penganalisis AI: Mengapa ini boleh menjadi pekerjaan yang paling penting dalam Revolusi AIApr 12, 2025 am 11:41 AM

Perbualan baru -baru ini dengan Andy Macmillan, Ketua Pegawai Eksekutif Platform Analytics Enterprise terkemuka Alteryx, menonjolkan peranan kritikal namun kurang dihargai ini dalam revolusi AI. Seperti yang dijelaskan oleh Macmillan, jurang antara data perniagaan mentah dan maklumat siap sedia

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.