Kétosztályos logisztikai regressziós összetevő

Ez a cikk az Azure Machine Tanulás tervezőjének egy összetevőjét ismerteti.

Ezzel az összetevővel létrehozhat egy logisztikai regressziós modellt, amely két (és csak két) kimenet előrejelzésére használható.

A logisztikai regresszió egy jól ismert statisztikai módszer, amelyet számos probléma modellezésére használnak. Ez az algoritmus felügyelt tanulási módszer, ezért meg kell adnia egy olyan adatkészletet, amely már tartalmazza a modell betanítása során elért eredményeket.

Tudnivalók a logisztikai regresszióról

A logisztikai regresszió egy jól ismert módszer a statisztikákban, amely az eredmény valószínűségének előrejelzésére szolgál, és különösen népszerű a besorolási feladatokhoz. Az algoritmus az adatok logisztikai függvényhez való illesztésével előrejelzi az események előfordulásának valószínűségét.

Ebben az összetevőben a besorolási algoritmus kettős vagy bináris változókhoz van optimalizálva. Ha több eredményt kell osztályoznia, használja a többosztályos logisztikai regressziós összetevőt.

Konfigurálás

A modell betanítása érdekében meg kell adnia egy címkét vagy osztályoszlopot tartalmazó adathalmazt. Mivel ez az összetevő kétosztályos problémákra szolgál, a címkének vagy az osztályoszlopnak pontosan két értéket kell tartalmaznia.

Előfordulhat például, hogy a címke oszlopa [Szavazás] az "Igen" vagy a "Nem" lehetséges értékekkel. Vagy lehet [Hitelkockázat], amelynek lehetséges értéke "Magas" vagy "Alacsony".

1. Adja hozzá a kétosztályos logisztikai regressziós összetevőt a folyamathoz.

2. Adja meg a modell betanításának módját a Kiképző létrehozása mód beállításával.

   • Egyetlen paraméter: Ha tudja, hogyan szeretné konfigurálni a modellt, megadhat egy adott értékhalmazt argumentumként.

   • Paramétertartomány: Ha nem biztos a legjobb paraméterekben, az optimális paramétereket a Modell hiperparaméterek finomhangolása összetevővel találja meg. Megadhat néhány értéktartományt, és a tréner a beállítások több kombinációját is megszabadítja a legjobb eredményt eredményező értékek kombinációjának meghatározásához.

3. Az optimalizálási tűrés érdekében adjon meg egy küszöbértéket, amelyet a modell optimalizálása során használni szeretne. Ha az iterációk közötti javulás a megadott küszöbérték alá csökken, akkor az algoritmus konvergensnek minősül egy megoldáson, és a betanítás leáll.

4. Az L1 reginálási súly és az L2 reginálási súly esetében írja be az L1 és az L2 regicializálási paraméterekhez használandó értéket. Mindkettőhöz nem nulla érték ajánlott.
   A rendszeresítés a túlillesztés megelőzésére szolgáló módszer, ha szélsőséges együtthatóértékekkel bünteti a modelleket. A rendezés úgy működik, hogy hozzáadja az együttható értékekhez tartozó büntetést a hipotézis hibájához. Így a szélsőséges együtthatóértékekkel rendelkező pontos modelleket jobban büntetnék, de a kevésbé pontos, konzervatívabb értékeket tartalmazó modelleket kevésbé büntetnék.

   Az L1 és L2 rendszeresítésnek különböző hatásai és felhasználási módjai vannak.

   • Az L1 ritkább modellekre alkalmazható, ami nagy dimenziójú adatok használatakor hasznos.

   • Ezzel szemben az L2-rendszerezés előnyösebb az olyan adatok esetében, amelyek nem ritkának.

   Ez az algoritmus támogatja az L1 és az L2 reginálási értékek lineáris kombinációját, azaz ha x = L1 és y = L2, majd ax + by = c meghatározza a reginálási kifejezések lineáris tartományát.

   Megjegyzés:

   Szeretne többet megtudni az L1 és az L2 rendszeresítéséről? Az alábbi cikk bemutatja, hogy az L1 és L2 szabályzása miben különbözik, és hogyan érintik a modellillesztést, a logisztikai regressziós és neurális hálózati modellek kódmintáival: L1 és L2 Regularization for Machine Tanulás

   Az L1 és L2 kifejezések különböző lineáris kombinációit dolgozták ki logisztikai regressziós modellekhez, például rugalmas nettó szabályzáshoz. Javasoljuk, hogy ezekre a kombinációkra hivatkozva határozzon meg egy olyan lineáris kombinációt, amely hatékony a modellben.

5. Az L-BFGS memóriaméretéhez adja meg az L-BFGS-optimalizáláshoz használandó memória mennyiségét.

   Az L-BFGS a "korlátozott memória Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno" rövidítése. Ez egy optimalizálási algoritmus, amely népszerű a paraméterbecsléshez. Ez a paraméter a következő lépés számításához tárolandó múltbeli pozíciók és színátmenetek számát jelzi.

   Ez az optimalizálási paraméter korlátozza a következő lépés és irány kiszámításához használt memória mennyiségét. Ha kevesebb memóriát ad meg, a betanítás gyorsabb, de kevésbé pontos.

6. Véletlenszerű számmag esetén írjon be egy egész számot. A magérték meghatározása akkor fontos, ha azt szeretné, hogy az eredmények ugyanazon folyamat több futtatása során reprodukálhatók legyenek.

7. Vegyen fel egy címkézett adatkészletet a folyamatba, és tanítsa be a modellt:

   • Ha a Kiképző létrehozása módot egyetlen paraméterre állítja, csatlakoztassa a címkézett adatkészletet és a Modell betanítása összetevőt.

   • Ha paramétertartományra állítja a Kiképző létrehozása módot, csatlakoztassa a címkézett adatkészletet, és betanítsa a modellt a modell hiperparamétereinek finomhangolásával.

   Megjegyzés:

   Ha paramétertartományt ad át a modell betanítása gombra, az csak az egyetlen paraméterlistában szereplő alapértelmezett értéket használja.

   Ha egyetlen paraméterértéket ad át a Modell hiperparaméterek hangolása összetevőnek, amikor az egyes paraméterekhez egy beállítástartományt vár, figyelmen kívül hagyja az értékeket, és az alapértelmezett értékeket használja a tanuló számára.

   Ha a Paramétertartomány lehetőséget választja, és egyetlen értéket ad meg bármely paraméterhez, akkor a rendszer a takarítás során az ön által megadott egyetlen értéket használja, még akkor is, ha más paraméterek egy értéktartományon belül változnak.

8. Küldje el a folyamatot.

Results (Eredmények)

A betanítás befejezése után:

• Ha új adatokra vonatkozó előrejelzéseket szeretne készíteni, használja a betanított modellt és az új adatokat a Score Model összetevő bemeneteként.

Következő lépések

Tekintse meg az Azure Machine Tanulás számára elérhető összetevőket.