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。

パラメータは確率的線形回帰と全く同じです： 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. 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。

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

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。

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)

すると結果はラベルになります。

test_data は train_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。

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