logisticRegression: logisticRegression

Artikel
05/23/2023

Membuat daftar yang berisi nama fungsi dan argumen untuk melatih model regresi logistik dengan rxEnsemble.

Penggunaan

  logisticRegression(l2Weight = 1, l1Weight = 1, optTol = 1e-07,
    memorySize = 20, initWtsScale = 0, maxIterations = 2147483647,
    showTrainingStats = FALSE, sgdInitTol = 0, trainThreads = NULL,
    denseOptimizer = FALSE, ...)

Argumen

`l2Weight`

Berat regularisasi L2. Nilainya harus lebih besar dari atau sama dengan 0 dan nilai default diatur ke 1.

`l1Weight`

Berat regularisasi L1. Nilainya harus lebih besar dari atau sama dengan 0 dan nilai default diatur ke 1.

`optTol`

Nilai ambang batas untuk konvergensi pengoptimal. Jika perbaikan antara perulangan kurang dari ambang batas, algoritma akan berhenti dan mengembalikan model saat ini. Nilai yang lebih kecil lebih lambat, tetapi lebih akurat. Nilai defaultnya adalah 1e-07.

`memorySize`

Ukuran memori untuk L-BFGS, menentukan jumlah posisi dan gradien sebelumnya yang akan disimpan untuk komputasi langkah berikutnya. Parameter pengoptimalan ini membatasi jumlah memori yang digunakan untuk menghitung besaran dan arah langkah berikutnya. Saat Anda menentukan lebih sedikit memori, pelatihan berjalan lebih cepat tetapi kurang akurat. Harus lebih besar dari atau sama dengan 1 dan nilai defaultnya adalah 20.

`initWtsScale`

Mengatur diameter bobot awal yang menentukan rentang dari mana nilai digambar untuk bobot awal. Bobot ini diinisialisasi secara acak dari dalam rentang ini. Misalnya, jika diameter ditentukan menjadi d, maka bobot didistribusikan secara seragam antara -d/2 dan d/2. Nilai defaultnya adalah 0, yang menentukan bahwa semua bobot diinisialisasi ke 0.

`maxIterations`

Mengatur jumlah maksimum perulangan. Setelah jumlah langkah ini, algoritma berhenti bahkan jika belum memenuhi kriteria konvergensi.

`showTrainingStats`

Tentukan TRUE untuk memperlihatkan statistik data pelatihan dan model terlatih; jika tidak, FALSE. Nilai defaultnya adalah FALSE. Untuk informasi tambahan tentang statistik model, lihat summary.mlModel.

`sgdInitTol`

Atur ke angka yang lebih besar dari 0 untuk menggunakan Stochastic Gradient Descent (SGD) untuk menemukan parameter awal. Set nilai bukan nol menentukan toleransi yang digunakan SGD untuk menentukan konvergensi. Nilai default menentukan 0 bahwa SGD tidak digunakan.

`trainThreads`

Jumlah utas yang akan digunakan dalam melatih model. Ini harus diatur ke jumlah inti pada komputer. Perhatikan bahwa multi-utas L-BFGS mencoba memuat himpunan data ke dalam memori. Jika terjadi masalah kehabisan memori, atur trainThreads ke 1 untuk menonaktifkan multi-utas. Jika NULL jumlah utas yang akan digunakan ditentukan secara internal. Nilai defaultnya adalah NULL.

`denseOptimizer`

Jika TRUE, memaksa kepadatan vektor pengoptimalan internal. Jika FALSE, memungkinkan pengoptimal regresi logistik menggunakan status internal yang jarang atau padat karena menurutnya sesuai. Pengaturan denseOptimizer untuk TRUE mengharuskan pengoptimal internal menggunakan keadaan internal yang padat, yang dapat membantu meringankan beban pada pengumpul sampah untuk beberapa varietas masalah yang lebih besar.

`...`

Argumen tambahan.

Bagikan melalui