stochasticLogisticRegression

此函数实现了随机逻辑回归。它可用于二元分类问题，支持与 stochasticLinearRegression 相同的自定义参数，并以相同的方式工作。

参数与 stochasticLinearRegression 中完全相同： 学习速率、l2 正则化系数、小批量大小、权重更新方法。更多信息请参见 parameters。

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。

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

我们还可以设置一个概率边界，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