logisticRegression(LBFGS)

Logistic Regression 학습 알고리즘 파라미터 설명서 입니다.

개요

Logistic Regression 이진 분류에 많이 사용되는 학습 알고리즘입니다. 최적화 알고리즘은 LBFGS를 사용합니다.

현재 Binary 분류는 구현이 안되있는 상태입니다. LogisticRegression 멀티 클래스만 지원하는 상태입니다.

설명

이진분류에 주로 사용되지만 다중 분류에도 사용할수 있는 학습 알고리즘입니다. 최적화 알고리즘으로 SGD, LBFGS를 사용할 수 있지만 현재 저희가 제공하는 최적화 알고리즘 LBFGS를 사용합니다.

Examples

Parameters

... | fit LogisticRegression FEATURES fields LABEL l_fields INTO_model

이름	설명	필수/옵션
FEATURES	학습에 사용될 특징 column을 입력 받습니다.	필수
LABEL	학습에 사용될 라벨 column을 입력 받습니다.	필수
fields	특징 column들의 이름입니다.	필수
l_fields	라벨 column들의 이름입니다.	필수
params	알고리즘 setting 파라미터들입니다.	옵션
INTO_model	INTO model_name으로 이루어져 있습니다. 경로 (/Biris/angora/ml)에 모델 메타 데이터와 함께 저장합니다.	필수
maxIter	학습 반복 수 (default : 100)	옵션
regParam	정규화 계수 값 (default : 0.0)	옵션
elasticNetParam	정규화 함수 타입 (default : L2) 0.0~1.0 : 1.0에 가까울수록 ‘L1’ 타입, 0.0에 가까울수록 ‘L2’ 타입	옵션
fitintercept	훈련 데이터에 대한 증간된 표현을 사용할지 안 할지 정해주는 Boolean (편향을 학습에 사용할지 안 할지 default : True)	옵션
tol	L-BFGS에 대한 반복 수렴 오차 값 (default : 1e-06)	옵션
threshold	이진 분류되는 임계 값 (default : 0.5)	옵션

Parameters BNF

SparkRandomForestRegression_command : FEATURES fields LABEL l_field params INTO_model

fields : field
        | fields COMMA field

field : WORD
        | TIMES
        | MINUS WORD

l_field : WORD

params : param
        | params param

param : WORD EQUALS WORD
        | WORD EQUALS DOUBLE
        | WORD EQUALS LBRACKET words RBRACKET
        | WORD EQUALS LBRACKET doubles RBRACKET

words : WORD
        | words COMMA WORD

doubles : DOUBLE
        | doubles COMMA DOUBLE

INTO_model : INTO WORD

WORD : \w+
COMMA : \,
FEATURES : FEATURES | features
LABEL : LABEL | label
INTO : INTO
EQUALS : \=
TIMES : \*
MINUS : \-
LBRACKET : \[
RBRACKET : \]
DOUBLE : [-+]?[0-9]+(\.([0-9]+)?([eE][-+]?[0-9]+)?|[eE][-+]?[0-9]+)


params : maxIter=100, regParam=0.0, elasticNetParam=0.0, tol=1e-06, fitIntercept=True, threshold=0.5