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* 节点不出图， | * 节点不出图， | ||
* 导入该节点的数据端口为训练数据集，导入前注意转换。 | * 导入该节点的数据端口为训练数据集，导入前注意转换。 | ||
* Logistic回归是具有二项式/伯努利条件分布和Logit link的广义线性模型(GLM)的一个特例。逻辑回归的数字输出，即预测概率，可以通过应用阈值（默认为0.5）作为分类器。这就是它在决策链中的实现方式，因此它需要有一个分类的结局变量，使逻辑回归成为分类器。 | |||
== 参考文献 == | == 参考文献 == | ||
2024年1月19日 (五) 09:55的版本
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
Logistic分类器  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Logistic分类器 |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | Logistic分类器 |
| 功能亚类别 | 分类训练器 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | Python |
| 节点简介 | |
在机器学习中，逻辑回归分类器（Logistic Regression Classifier）是一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。虽然名字中包含"回归"一词，但实际上逻辑回归是一种分类算法，而不是回归算法。逻辑回归分类器的基本原理是通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值，并使用一个阈值来进行分类决策。 该模型假设输出变量（也称为标签或类别）服从二项分布，即属于两个可能的类别之一。逻辑回归分类器使用的函数称为逻辑函数（或称为sigmoid函数），它能够将任意实数映射到0到1之间的概率值。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 2个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | CatBoost |
| 下一节点 | LightGBM |
算法概述
示例代码-Logistic分类节点
该节点使用Python编写，调用scikit-learn包[1]。以下为示例代码：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = load_iris(return_X_y=True)
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)
clf.predict(X[:2, :])
clf.predict_proba(X[:2, :])
clf.score(X, y)
拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在通用预测模块实现内外部测试集的预测。
节点使用指南
- 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
- 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
变量配置
- 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
- 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。
参数配置
- 设置随机数：控制模型的随机性。
- 正则化参数：正则化参数是机器学习算法中的一个重要参数，用于控制模型的复杂度并防止过拟合（Overfitting）。选择适当的正则化参数对于获得良好的模型性能非常重要。默认为1.0。
注意事项
参考文献
- ↑ Kramer, Oliver (2016). "Scikit-learn". Machine learning for evolution strategies. Springer: 45--53.
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