在影片中，你學到了 Poisson 的連結函式。 例如，只有截距的方程可以寫成 $y \sim \textrm{Poisson}(\beta)$。 要如何把位在 Poisson 連結尺度上的 $\beta$，轉換回原始資料尺度？
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本章會說明廣義線性模型如何作為你資料科學工具箱中其他模型的延伸。也會以 Poisson 迴歸作為切入點，介紹廣義線性模型。
本章將示範如何執行邏輯斯迴歸，並檢視模型的輸出結果。
本章將帶你解讀 GLM 的迴歸係數，並使用 ggplot2 視覺化 GLM。
當前練習
在本章中，你將學會如何在 R 中以 GLM 進行多元迴歸。
