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广义线性模型属性

广义线性模型具有以下属性：
名称
用于为此模型指定名称。
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。
分布
指定用于为响应变量建模的分布。
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：
分布
可用的关联函数
Beta
分对数、概率单位、对数-对数、C-对数-对数
二元
分对数、概率单位、对数-对数、C-对数-对数
指数
对数、恒等式
Gamma
对数、恒等式、倒数
几何
对数、恒等式
逆 Gaussian
幂(-2)、对数、恒等式
负二项式
对数、恒等式
正态
对数、恒等式
泊松
对数、恒等式
收敛
  • 覆盖函数收敛使您可以手动指定函数收敛值。
  • 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。
  • 覆盖梯度收敛使您可以手动指定梯度收敛值。
  • 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。
  • 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
  • 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。
  • 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。
  • 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。
显示诊断图
指定是否在模型窗格中显示残差图和评估窗口。
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上次更新时间: 2019年1月15日