组件名称:逻辑回归分类

  [版本号:5] [更新时间:2019-10-28]

简介

  逻辑回归分类:是逻辑回归在多分类场景的一种推广。多分类的策略是利用二分类器来解决多分类问题,也就是将多分类学习任务拆分成多个二分类任务进行求解。使用经典的拆分策略OnevsRest,即把某一类当做正类,其它为负类,依次得到每一类的概率,选取概率最大的一类作为结果。【该组件执行后可以生成模型,后续将保存在左侧组件栏下方的模型列表,直接拖拽到画布使用或在快速应用页面直接使用。】

输入和输出

  输入端口个数:1

  输出端口个数:1

参数配置

参数名称 参数说明 参数默认值 是否必填
正则化项系数 平衡loss和正则化项的大小以使得模型的训练误差和泛化能力达到最优,可选 0 必填
弹性网络混合参数 弹性网络混合参数值在[0,1]的范围之间。当值为0时为L2范数正则化惩罚项,当值为1时为L1范数正则化惩罚项可选 0 必填
是否设置截距项 Yes 必填
最小收敛误差 1e-06 必填
最大迭代次数 100 必填

字段配置

字段名称 字段说明 字段默认值 是否必配
特征列 输入模型的样本特征列,必须是数值型字段列必选 必填
标签列 输入模型的样本类别标签列,必须是数值型字段列必选 必填

运行后生成的字段列

  运行之后生成的字段列是该组件新增的字段列,在结果数据中会体现出来,后续节点可以选择到这些字段列。

字段名称 字段说明 字段类型
__prediction 预测结果字段列 双精度类型

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