stochasticLogisticRegression

此函数实现随机逻辑回归。它可用于二分类问题，支持与 stochasticLinearRegression 相同的自定义参数，其工作方式也相同。

参数

参数与 stochasticLinearRegression 中的完全相同： learning rate、l2 regularization coefficient、mini-batch size、method for updating weights。 更多信息请参阅参数。

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

1. 拟合

请参阅 stochasticLinearRegression 描述中的 Fitting 部分。

预测标签值必须在 [-1, 1] 范围内。

2. 预测

利用已保存的状态，我们可以预测对象被标记为 1 的概率。

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

该查询将返回一个概率列。注意，evalMLMethod 的第一个参数是 AggregateFunctionState 对象，后续参数是特征列。

我们还可以设置概率阈值，以便将元素分配到不同的标签。

    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)

那么结果将是标签。

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

另请参阅

• stochasticLinearRegression
• 线性回归和逻辑回归之间的区别。