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，并且工作方式相同。

参数与 stochasticLinearRegression 中的参数完全相同：学习率、L2 正则化系数、小批量大小、权重更新方法。有关更多信息，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。

预测标签必须在 [-1, 1] 范围内。

2. 预测

使用保存的状态，我们可以预测对象标签为 1 的概率。

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

该查询将返回概率列。请注意，evalMLMethod 的第一个参数是 AggregateFunctionState 对象，接下来是特征列。

我们还可以设置概率的边界，这将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。

参见