廣義線性模型屬性
廣義線性模型可用的屬性如下：
資訊缺少
指定是否使用資訊缺少演算法。若需要更多資訊，請參閱
遺漏值
連結函數
指定線性模型和回應變數分配關聯使用的連結函數。各分配可用的連結函數不同，如下表所示：
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分配
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可用的連結函數
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Beta
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對數優劣比、機率單位、雙對數、餘補雙對數
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二進位
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對數優劣比、機率單位、雙對數、餘補雙對數
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指數
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對數、識別身分
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Gamma
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對數、識別身分、倒數
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幾何
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對數、識別身分
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逆高斯
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Power(-2)、對數、識別身分
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負二項式
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對數、識別身分
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常態
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對數、識別身分
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卜瓦松
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對數、識別身分
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收斂
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值指定選取 [覆寫函數收斂] 時的函數收斂值。當您指定較大值時，模型會更快地收斂。這會減少訓練模型需要的時間量，但可能建立次佳模型。
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值指定已選取 [覆寫梯度收斂] 時的梯度收斂值。當您指定較大值時，模型會更快地收斂。這會減少訓練模型需要的時間量，但可能建立次佳模型。
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最大反覆運算指定在模型訓練期間執行的最大反覆運算次數。如果您指定比較小的值，則會減少訓練模型需要的時間量，但可能建立次佳模型。
附註： 當您指定梯度收斂或函數收斂準則時，模型可能會在達到您指定的準則之前，就根據內部收斂準則完成收斂。收斂原因顯示在詳細資料表格的 [收斂] 標籤上。
評估
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使用預設的長條數目 指定您要使用預設的長條數目或設定自己的值。預設狀況下，量值變數會分為 20 個長條。
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數目 指定沒有選取使用預設的長條數目屬性時使用的長條數目。必須指定介於 5 與 100 之間的整數值。
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容錯 指定確定估計百分位數使用的反覆運算演算法收斂。指定較小值可提高演算法精確度。
顯示診斷圖
指定 [殘差圖] 和 [評估] 視窗是否顯示在模型窗格中。
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