logisticRegression: logisticRegression

Cria uma lista que contém o nome e os argumentos da função para treinar um modelo de regressão logística com rxEnsemble.

Uso

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

Argumentos

l2Weight

O peso da regularização L2. O valor precisa igual ou superior a 0. O valor padrão é definido como 1.

l1Weight

O peso da regularização L1. O valor precisa igual ou superior a 0. O valor padrão é definido como 1.

optTol

Valor limite para convergência do otimizador. Se a melhoria entre as iterações for menor que o limite, o algoritmo para e retorna o modelo atual. Valores menores são mais lentos, mas mais precisos. O valor padrão é 1e-07.

memorySize

Tamanho da memória de L-BFGS, especificando o número de posições e de gradientes anteriores a serem armazenados para a computação da próxima etapa. Esse parâmetro de otimização limita a quantidade de memória usada para computar a magnitude e a direção da próxima etapa. Quando você especifica menos memória, o treinamento é mais rápido, mas menos preciso. Precisa ser igual ou superior a 1. O valor padrão é 20.

initWtsScale

Define o diâmetro de pesos iniciais que especifica o intervalo do qual os valores dos pesos iniciais são extraídos. Esses pesos são inicializados aleatoriamente de dentro deste intervalo. Por exemplo, se o diâmetro for especificado como d, os pesos serão distribuídos uniformemente entre -d/2 e d/2. O valor padrão é 0, que especifica que todos os pesos são inicializados para 0.

maxIterations

Define o número máximo de iterações. Após esse número de etapas, o algoritmo é interrompido mesmo que não tenha atendido aos critérios de convergência.

showTrainingStats

Especifique TRUE para mostrar as estatísticas dos dados de treinamento e do modelo treinado. Caso contrário, especifique FALSE. O valor padrão é FALSE. Para saber mais sobre estatísticas de modelo, confira summary.mlModel.

sgdInitTol

Defina-o como um número maior que 0 para usar o SGD (descendente de gradiente estocástico) a fim de localizar os parâmetros iniciais. Um conjunto de valores diferentes de zero especifica a tolerância que o SGD usa para determinar a convergência. O valor padrão é 0, especificando que o SGD não é usado.

trainThreads

O número de threads a serem usados no treinamento do modelo. Deve ser definido como o número de núcleos no computador. Observe que o L-BFGS multithreading tenta carregar o conjunto de dados na memória. Em caso de problemas de memória insuficiente, defina trainThreads como 1 para desativar o multithreading. Se definido como NULL, o número de threads a serem usados é determinado internamente. O valor padrão é NULL.

denseOptimizer

Se definido como TRUE, força a densificação dos vetores de otimização internos. Se definido como FALSE, permite que o otimizador de regressão logística use estados internos esparsos ou densos conforme determinar apropriado. A definição de denseOptimizer como TRUE exige que o otimizador interno use um estado interno denso, o que pode ajudar a aliviar a carga no coletor de lixo em algumas variedades de problemas maiores.

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