广义线性模型属性
广义线性模型具有以下属性：
信息性缺失
指定是否使用信息性缺失算法。详细信息，请参见
缺失值
关联函数
指定用于将线性模型关联到响应变量的分布的关联函数。可用的关联函数因分布的不同而不同，下表显示了这些函数：
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分布
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可用的关联函数
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Beta
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分对数、概率单位、对数-对数、C-对数-对数
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二元
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分对数、概率单位、对数-对数、C-对数-对数
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指数
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对数、恒等式
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Gamma
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对数、恒等式、倒数
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几何
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对数、恒等式
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逆 Gaussian
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幂(-2)、对数、恒等式
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负二项式
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对数、恒等式
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正态
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对数、恒等式
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Poisson
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对数、恒等式
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收敛
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值指定选定覆盖函数收敛时的函数收敛值。若指定了较大的值，则模型的收敛速度会更快。这样虽然可以缩短训练模型所花费的时间，但可能会导致模型欠佳。
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值指定选定覆盖梯度收敛时的梯度收敛值。若指定了较大的值，则模型的收敛速度会更快。这样虽然可以缩短训练模型所花费的时间，但可能会导致模型欠佳。
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最大迭代次数指定模型训练期间执行的迭代的最大数量。若指定相对较小的值，则可以缩短训练模型所花费的时间，但这样可能会导致模型欠佳。
注: 指定梯度收敛或函数收敛条件时，模型可能会在达到您的指定条件之前基于内部收敛条件进行收敛。收敛的原因位于详细信息表的收敛选项卡上。
评估
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使用默认箱数指定是使用默认箱数还是设置自己的值。默认情况下，测度变量分组为 20 箱。
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数值指定未选定使用默认箱数属性时要使用的箱数。您必须指定 5 与 100 之间的整数值。
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容差指定一个容差值，用于确定可估计百分位数的迭代算法的收敛。指定一个较小的值可以提高算法精度。
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