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toc_priority: 222
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# stochasticLogisticRegression {#agg_functions-stochasticlogisticregression}
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该函数实现随机逻辑回归。 它可以用于二进制分类问题，支持与stochasticLinearRegression相同的自定义参数，并以相同的方式工作。
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### 参数 {#agg_functions-stochasticlogisticregression-parameters}
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参数与stochasticLinearRegression中的参数完全相同:
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`learning rate`, `l2 regularization coefficient`, `mini-batch size`, `method for updating weights`.
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欲了解更多信息，参见 [参数] (#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters).
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**语法**
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``` sql
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stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
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```
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**1.** 拟合
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<!-- -->
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参考[stochasticLinearRegression](#stochasticlinearregression-usage-fitting) `拟合` 章节文档。
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预测标签的取值范围为\[-1, 1\]
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**2.** 预测
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<!-- -->
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使用已经保存的state我们可以预测标签为 `1` 的对象的概率。
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``` sql
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WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
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evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
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```
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查询结果返回一个列的概率。注意 `evalMLMethod` 的第一个参数是 `AggregateFunctionState` 对象，接下来的参数是列的特性。
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我们也可以设置概率的范围， 这样需要给元素指定不同的标签。
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``` sql
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SELECT ans < 1.1 AND ans > 0.5 FROM
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(WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
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evalMLMethod(model, param1, param2) AS ans FROM test_data)
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```
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结果是标签。
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`test_data` 是一个像 `train_data` 一样的表，但是不包含目标值。
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**参见**
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- [随机指标线性回归](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md#agg_functions-stochasticlinearregression)
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- [线性回归和逻辑回归之间的差异](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
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