逻辑回归二分类

逻辑回归(Logistic Regression)是一种常用的分类算法，用于二分类问题。

输入为 csv 文件，输出为 pkl 格式模型文件。支持选择特征列和目标列。

连接节点

输入节点：

• result: 可以连接 数据源 、 类型转换 、 归一化 组件输出的 result 节点。和 train 节点二选一。

• train: 可以连接 拆分 组件输出的 train 节点。和 result 节点二选一。

输出节点：

• model: 可以连接 机器学习预测 组件输入的 model 节点。非必连。

组件配置

在工作流页面配置逻辑回归二分类组件参数。

表 37 逻辑回归二分类组件参数

参数	必填	描述
特征字段	是	填写用于训练的特征字段，使用半角逗号、空格或者回车隔开。
目标字段	是	填写用于训练的目标字段。
正类值	否	若为空时，默认值为1或者选取目标字段数据作为正值。
正则项	是	支持选择L1或L2方法。
最大迭代次数	是	默认值为100，最小值为1。
正则系数	是	默认值为1，最小值为0，用于正则项计算。
收敛容忍度	是	迭代终止条件，取值范围为（0,1）。
单节点规格	是	选择进行逻辑回归二分类的单节点算力规格。