在数据科学和统计学的世界里，广义线性模型（GLM）是一个非常强大的工具。它将线性回归、逻辑回归等多种模型统一在一个框架下，为数据分析提供了极大的灵活性！✨
GLM的核心在于它的三个组成部分：随机成分、系统成分和连接函数。简单来说，就是通过选择不同的分布（如正态、泊松等）和链接函数（如logit、identity等），可以灵活地处理各种类型的数据，无论是连续型还是离散型的数据都能够很好地拟合。🎯
为什么GLM如此受欢迎？因为它不仅能够处理线性关系，还能轻松扩展到非线性场景。比如，在医疗领域，我们可以用GLM来预测疾病的发生概率；在金融行业，它可以用来评估贷款违约的风险。📈💸
如果你对机器学习感兴趣，不妨深入了解下这个经典又实用的模型吧！🎓📊 数据科学 机器学习 GLM