R语言中的广义线性模型（generalized linear models，GLM）具有以下特点：
- 可以处理不符合正态分布的数据，如二项分布、泊松分布等。
- 可以使用不同的连接函数（如logit、probit、identity等）来建立因变量和自变量之间的关系。
- 可以处理多类别的因变量，如分类问题。
- 可以对因变量进行二值化处理，比如将连续型因变量转换为二值变量进行分类。
- 可以通过调整参数来优化模型的拟合效果。
- 可以通过对模型进行交叉验证等方法来评估模型的性能。
- 可以灵活地添加交互项、多项式项等来改进模型的预测效果。
