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Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)

在大数据分析中,线性回归虽然常用,但在许多实际场景中,目标变量和特征之间的关系并非线性,这时广义线性回归(Generalized Linear Regression, GLR)便应运而生。GLR 是线性回归的扩展,能够处理非正态分布的目标变量,广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。本文将深入探讨 Spark 中的广义线性回归,包括其背后的数学原理、使用场景、代码实现、参数解析、以及模型结果的解读。

广义线性回归的基本原理

广义线性回归模型 (GLM) 是线性回归的推广,主要包括以下三个部分:

  1. 线性预测器:将特征 ( X ) 和回归系数 β \beta


http://www.kler.cn/a/291012.html

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