ClickHouse/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression.md
BayoNet c1b71ab06e
DOCS-733: Fixed broken links in Russian version (#13106)
* CLICKHOUSEDOCS-733: Fixed some broken links. Updated introduction and TOC in aggregate functions.

* CLICKHOUSEDOCS-733: Fixed files endings.

* CLICKHOUSEDOCS-733: Returned the list of functions back to reference index.

Co-authored-by: Sergei Shtykov <bayonet@yandex-team.ru>
Co-authored-by: emironyuk <em@don.ru>
2020-07-30 15:49:19 +03:00

58 lines
3.0 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
toc_priority: 222
---
# stochasticLogisticRegression {#agg_functions-stochasticlogisticregression}
Функция реализует стохастическую логистическую регрессию. Её можно использовать для задачи бинарной классификации, функция поддерживает те же пользовательские параметры, что и stochasticLinearRegression и работает таким же образом.
### Параметры {#agg_functions-stochasticlogisticregression-parameters}
Параметры те же, что и в stochasticLinearRegression:
`learning rate`, `l2 regularization coefficient`, `mini-batch size`, `method for updating weights`.
Смотрите раздел [parameters](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters).
``` text
stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
```
1. Построение модели
<!-- -->
Смотрите раздел `Построение модели` в описании [stochasticLinearRegression](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md#stochasticlinearregression-usage-fitting) .
Прогнозируемые метки должны быть в диапазоне \[-1, 1\].
1. Прогнозирование
<!-- -->
Используя сохраненное состояние, можно предсказать вероятность наличия у объекта метки `1`.
``` sql
WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
```
Запрос возвращает столбец вероятностей. Обратите внимание, что первый аргумент `evalMLMethod` это объект `AggregateFunctionState`, далее идут столбцы свойств.
Мы также можем установить границу вероятности, которая присваивает элементам различные метки.
``` sql
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)
```
Тогда результатом будут метки.
`test_data` — это таблица, подобная `train_data`, но при этом может не содержать целевое значение.
**Смотрите также**
- [stochasticLinearRegression](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md#agg_functions-stochasticlinearregression)
- [Отличие линейной от логистической регрессии](https://moredez.ru/q/51225972/)
[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression/) <!--hide-->