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逻辑回归系数_刘毅_优达学城_regulazition和dropout_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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14.17 213.48 (高斯族的DiSPerSiOn参数取为1236) 空DeVianCe:在2999个自由度上为5222086 住宅变形:2986自由度上的3689770 AIC:29888 本地分数迭代数:2 DF条款和F-VaIUeS适用于NOnParametriC效果 Df NPar Df NPar F Pr(F) (拦截)1 S(年,4)1 3 1. 1 0.35 S(年龄,5)1 4 32.4 <2e-16 *** 教育4 签名代码:0“ ***” 0.001“ **” 0.01“ *” 0.05“。。” 0.1“” 1 年和年龄的p值对应于线性关系与非线性关系的替代假设。一年中较大的p值加强了我们根据ANOVA检验得出的结论,即线性函数足以满足该条件。但是,有非常明确的证据表明年龄需要非线性项。 我们可以对gam类使用dict()方法从gam对象进行预测,就像从lm对象进行预测一样。在这里,我们对训练集进行预测。 > PredS = PrediCt(gam.m2,newdata =工资) 我们还可以使用lo()函数将局部回归拟合用作G
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