stochasticLogisticRegression

此函数实现了随机逻辑回归。它可以用于二分类问题，支持与随机线性回归相同的自定义参数，并以相同的方式工作。

参数与随机线性回归中的参数完全相同： learning rate, l2 regularization coefficient, mini-batch size, method for updating weights。有关更多信息，请参见 parameters。

1. 拟合

请参阅 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。

查询将返回一个概率列。请注意，evalMLMethod 的第一个参数是 AggregateFunctionState 对象，后面的参数是特征列。

我们还可以设置概率的界限，以将元素分配到不同的标签。

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