广义线性模型（GLM）：理论与Scikit-Learn的实现

广义线性模型（GLM）是统计学中的一种模型框架，用于建立和分析多种类型的回归模型，其中因变量不一定需要满足线性关系或正态分布的假设。GLM扩展了传统的线性回归，通过引入链接函数和允许不同的分布，从而更灵活地适用于不同类型的数据。文章来源：https://towardsdatascience.com/scikit-learns-generalized-linear-models-4899695445fa正如其名称所示，广义线性模型（Generalized Linear Model）是我们终极喜爱的线性回归算法（Linear Regression algorithm）的扩展。我相信大家都非常了解线性回归器背后的理论，因此我将在下面只介绍理解GLM所需的细节。1. 线性回归器实际上预测什么？与所有其他工程学科一样，机器学习是建立在抽象层之上的。我们使用抽象了一些细节的库。甚至我们对底层数学的理解也可以被抽象化，以便在需要时忽略大部分细节。线性回归 - 实际方 ………………………………