stochasticLogisticRegression

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

Parameters

パラメータは stochasticLinearRegression とまったく同じです: learning rate、l2 regularization coefficient、mini-batch size、method for updating weights。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. 適合

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] の範囲内である必要があります。

2. 予測

保存済みの状態を使って、対象オブジェクトにラベル 1 が付与される確率を予測できます。

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

クエリは確率の列を返します。evalMLMethod の最初の引数は AggregateFunctionState オブジェクトであり、それ以降の引数には特徴量のカラムを指定します。

また、確率の閾値を設定して、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)

その結果はラベルとして出力されます。

test_data は train_data と同様のテーブルですが、目的変数の値を含まない場合があります。

関連項目

Parameters​

Parameters