stochasticLogisticRegression

この関数は確率的ロジスティック回帰を実装します。二値分類問題に利用でき、stochasticLinearRegression と同じカスタムパラメータをサポートし、同様に動作します。

パラメータ

パラメータは stochasticLinearRegression の場合とまったく同じです： learning rate、l2 regularization coefficient、mini-batch size、method for updating weights。パラメータの詳細については parameters を参照してください。

stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')

1. フィッティング

stochasticLinearRegression の説明にある Fitting セクションを参照してください。

予測ラベルの値は [-1, 1] の範囲でなければなりません。

2. 予測

保存済みの状態を使用して、オブジェクトにラベル 1 が付く確率を推定できます。

    WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
    evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data

クエリは確率のカラムを返します。evalMLMethod の最初の引数は AggregateFunctionState オブジェクトであり、その後に特徴量のカラムが続くことに注意してください。

また、確率のしきい値を設定して、それに応じて要素を異なるラベルに割り当てることもできます。

    SELECT ans < 1.1 AND ans > 0.5 FROM
    (WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
    evalMLMethod(model, param1, param2) AS ans FROM test_data)

その結果はラベルになります。

test_data は train_data と同様の構造を持つテーブルですが、目的変数を含まない場合があります。

関連項目

パラメータ​

パラメータ