本文为您介绍线性回归组件。
功能说明
线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。
计算逻辑原理
回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
参数说明
IN端口
参数名 | 参数描述 | 是否必填 | 输入数据类型 | 数据源类型 |
特征变量 | 配置模型特征列 | 是 | 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。 |
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目标变量 | 配置模型目标列 | 是 | 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。 |
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模型端口
参数名 | 参数描述 | 输出参数 | 输出数据类型 |
模型 | 输出算法训练后模型存储的地址。 | 模型地址 | 字符 |
算法参数
参数名 | 参数描述 | 是否必填 | 参数默认值 | 参数范围 |
是否使用截距 | 选择模型训练时是否使用截距 | 是 | 是 |
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特征变量是否正则化 | 选择模型训练前是否对数据正则化 | 是 | 否 |
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测试集比例 | 测试模型的数据占总输入数据的比例，用于计算模型的评价指标，默认0.2。 | 是 | 0.2 | [0,1] |
测试集生成方式 | 随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集； 头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集； 尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。剩余部分作为训练集。 | 是 | 随机 |
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其他参数
参数名 | 参数描述 |
模型结果 | 可以查看建模成功后的模型评价结果。 |
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