機器學習-廣義回歸模型


廣義線性回歸模型在R中,用glm()進行擬合,其形式為

glm(formula,family=family(link=function),data=);

例如logistic回歸:glm(Y~X1+X2+X3,family=binomial(link="logit"),data=mydata)

1.logistic回歸:

因變量僅能被假定為兩個離散值。感興趣的因變量是二值結果。

P=exp(a0+a1X1+....apXp)/(1+exp(a0+a1X1+....apXp))

邏輯回歸是S型曲線。

2.對數模型:y=a+blogx

lm.log<-lm(y~log(x))

3.指數模型:y=aexp(bx)

lm.exp<-lm(log(y)~x)

4.冪函數:y=ax^b

lm.pow<-lm(log(y)~log(x))

5.多項式回歸


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