组件名称

  逻辑回归二分类 [版本号:1] [更新时间:2018-05-08]

简介

  逻辑回归二分类,一般是用来解决二元分类问题,可以简单理解成线性回归的结果加上了一个二项式概率函数,即Sigmoid函数,将样本判定正负样本的概率,然后概率取大于0.5的为真,从而实现对样本判别为正负两类。

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 True 必填
最小收敛误差 1e-06 必填
最大迭代次数 100 必填
阈值 二分类预测用阈值来判断类别,范围在[0, 1]区间. 可选 0.5 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 必选 支持Double/Int类型字段 必填
标签列 输入模型的样本类别标签列 必选 支持Double/Int类型字段 必填

输出节点的字段配置说明

  运行后不生成新字段。后续节点可以直接选择字段。

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