GeneralizedLinearRegressionTrainingSummary¶
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類
pyspark.ml.regression。GeneralizedLinearRegressionTrainingSummary( java_obj:可選(JavaObject]=沒有一個 ) ¶ -
廣義線性回歸訓練的結果。
方法
殘差([residualsType])得到殘差擬合模型的類型。
屬性
Akaike的“信息準則”(AIC)擬合模型。
標準估計誤差係數和攔截。
的自由度。
擬合模型的異常。
安裝的色散模型。
零模型的異常。
DataFrame的實例數量預測。
訓練的迭代的數量。
雙麵的假定值的估計係數和攔截。
場
預測它給每個實例的預測價值。模型的預測輸出變換方法。
擬合的數值秩線性模型。
剩餘的自由度。
空的剩餘自由度模型。
培訓使用的數值解算器。
t統計量的估計係數和攔截。
方法的文檔
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殘差( residualsType:str=“異常” )→pyspark.sql.dataframe.DataFrame¶ -
得到殘差擬合模型的類型。
- 參數
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- residualsType str,可選
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殘差,應該返回的類型。支持選擇:異常(默認),皮爾森,工作,和響應。
屬性的文檔
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另類投資會議¶ -
Akaike的“信息準則”(AIC)擬合模型。
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coefficientStandardErrors¶ -
標準估計誤差係數和攔截。
如果
GeneralizedLinearRegression.fitIntercept設置為True,那麼返回的最後一個元素對應於攔截。
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degreesOfFreedom¶ -
的自由度。
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異常¶ -
擬合模型的異常。
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分散¶ -
安裝的色散模型。1.0這是作為“二項”和“泊鬆”的家庭,,否則估計由殘餘皮爾遜卡方統計量(被定義為皮爾遜殘差的平方和的)除以剩餘自由度。
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nullDeviance¶ -
零模型的異常。
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numInstances¶ -
DataFrame的實例數量預測。
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numIterations¶ -
訓練的迭代的數量。
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pValues¶ -
雙麵的假定值的估計係數和攔截。
如果
GeneralizedLinearRegression.fitIntercept設置為True,那麼返回的最後一個元素對應於攔截。
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預測¶ -
模型的預測輸出變換方法。
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排名¶ -
擬合的數值秩線性模型。
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residualDegreeOfFreedom¶ -
剩餘的自由度。
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residualDegreeOfFreedomNull¶ -
空的剩餘自由度模型。
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解算器¶ -
培訓使用的數值解算器。
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tValues¶ -
t統計量的估計係數和攔截。
如果
GeneralizedLinearRegression.fitIntercept設置為True,那麼返回的最後一個元素對應於攔截。
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