stochasticLogisticRegression

该函数实现了随机逻辑回归，可用于二分类问题，支持与 stochasticLinearRegression 相同的自定义参数，工作方式也相同。

参数与 stochasticLinearRegression 中的完全相同： learning rate、l2 regularization coefficient、mini-batch size、method for updating weights。有关更多信息，请参见参数。

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

1. 拟合

请参阅 stochasticLinearRegression 描述中的 Fitting 部分。

预测标签必须在区间 [-1, 1] 内。

2. 预测

利用已保存的状态，我们可以预测某个对象被标记为 1 的概率。

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

该查询将返回一个概率列。注意，evalMLMethod 的第一个参数是 AggregateFunctionState 对象，后续参数为特征列。

我们还可以设置一个概率阈值，将元素分配到不同的标签中。

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)

则输出为标签。

test_data 是一个与 train_data 类似的表，但可能不包含目标变量的取值。

另请参阅