mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-18 05:32:52 +00:00
c1b71ab06e
* 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>
58 lines
3.0 KiB
Markdown
58 lines
3.0 KiB
Markdown
---
|
||
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-->
|