GeneralizedLinearRegressionTrainingSummary¶
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类
pyspark.ml.regression。GeneralizedLinearRegressionTrainingSummary( java_obj:可选(JavaObject]=没有一个 ) ¶ -
广义线性回归训练的结果。
方法
残差([residualsType])得到残差拟合模型的类型。
属性
Akaike的“信息准则”(AIC)拟合模型。
标准估计误差系数和拦截。
的自由度。
拟合模型的异常。
安装的色散模型。
零模型的异常。
DataFrame的实例数量预测。
训练的迭代的数量。
双面的假定值的估计系数和拦截。
场
预测它给每个实例的预测价值。模型的预测输出变换方法。
拟合的数值秩线性模型。
剩余的自由度。
空的剩余自由度模型。
培训使用的数值解算器。
t统计量的估计系数和拦截。
方法的文档
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残差( residualsType:str=“异常” )→pyspark.sql.dataframe.DataFrame¶ -
得到残差拟合模型的类型。
- 参数
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- residualsType str,可选
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残差,应该返回的类型。支持选择:异常(默认),皮尔森,工作,和响应。
属性的文档
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另类投资会议¶ -
Akaike的“信息准则”(AIC)拟合模型。
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coefficientStandardErrors¶ -
标准估计误差系数和拦截。
如果
GeneralizedLinearRegression.fitIntercept设置为True,那么返回的最后一个元素对应于拦截。
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degreesOfFreedom¶ -
的自由度。
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异常¶ -
拟合模型的异常。
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分散¶ -
安装的色散模型。1.0这是作为“二项”和“泊松”的家庭,,否则估计由残余皮尔逊卡方统计量(被定义为皮尔逊残差的平方和的)除以剩余自由度。
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nullDeviance¶ -
零模型的异常。
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numInstances¶ -
DataFrame的实例数量预测。
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numIterations¶ -
训练的迭代的数量。
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pValues¶ -
双面的假定值的估计系数和拦截。
如果
GeneralizedLinearRegression.fitIntercept设置为True,那么返回的最后一个元素对应于拦截。
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预测¶ -
模型的预测输出变换方法。
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排名¶ -
拟合的数值秩线性模型。
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residualDegreeOfFreedom¶ -
剩余的自由度。
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residualDegreeOfFreedomNull¶ -
空的剩余自由度模型。
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解算器¶ -
培训使用的数值解算器。
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tValues¶ -
t统计量的估计系数和拦截。
如果
GeneralizedLinearRegression.fitIntercept设置为True,那么返回的最后一个元素对应于拦截。
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