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stochasticLogisticRegression

この関数は確率的ロジスティック回帰を実装しています。バイナリ分類問題に使用することができ、確率的線形回帰と同じカスタムパラメータをサポートし、同様の方法で機能します。

Parameters

パラメータは確率的線形回帰と全く同じです: learning ratel2 regularization coefficientmini-batch sizemethod for updating weights。 詳細については、parametersを参照してください。

1. フィッティング

stochasticLinearRegression の「Fitting」セクションを参照してください。

予測ラベルは [-1, 1] にある必要があります。

2. 予測

保存された状態を使用して、ラベルが 1 であるオブジェクトの確率を予測できます。

この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、次の引数は特徴のカラムです。

確率の境界を設定することもでき、それにより要素を異なるラベルに割り当てます。

すると結果はラベルになります。

test_datatrain_data に似たテーブルですが、ターゲット値を含まない場合があります。

See Also