stochasticLogisticRegression

此函数实现了随机逻辑回归。它可用于二分类问题，支持与stochasticLinearRegression相同的自定义参数，并以相同的方式工作。

参数

参数与stochasticLinearRegression中的完全相同： 学习率，l2正则化系数，小批量大小，更新权重的方法。 有关更多信息，请参见 参数。

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

1. 拟合

请参见 stochasticLinearRegression 描述中的 Fitting 部分。

预测标签必须在 [-1, 1] 之间。

2. 预测

使用保存的状态，我们可以预测对象具有标签 1 的概率。

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

查询将返回一个概率列。注意，evalMLMethod 的第一个参数是 AggregateFunctionState 对象，下一个是特征的列。

我们还可以设置概率界限，这将把元素分配给不同的标签。

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)

然后结果将是标签。

test_data 是一个类似于 train_data 的表，但可能不包含目标值。

另见

• stochasticLinearRegression
• 线性回归与逻辑回归之间的区别。