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。二項分類問題に使用でき、stochasticLinearRegressionと同じカスタムパラメーターをサポートし、同様に機能します。
Parameters
パラメーターはstochasticLinearRegression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。
1. Fitting
stochasticLinearRegressionの説明にあるFittingセクションを参照してください。
予測されたラベルは[-1, 1]の範囲でなければなりません。
2. Predicting
保存された状態を使用して、オブジェクトがラベル1を持つ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、次は特徴量のカラムです。
また、確率の境界を設定することもでき、要素を異なるラベルに割り当てます。
その結果がラベルになります。
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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