logistic演算法使用方法

2021-07-05 15:29:06 字數 1978 閱讀 4403

資料格式:

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0.711011884035543,0.909141522599384,22,2,3,9,0.505537899239772,0.64641042683833,0.826538308114327,1.15415605849213,0.953966686673604,0.46035073663368,1

0.75118898646906,0.836567111080512,23,2,3,9,0.564284893392414,0.62842000028592,0.699844531341594,1.12433510339845,0.872783737128441,0.419968245447719,1

0.308209649519995,0.418023289414123,24,1,5,1,0.094993188057238,0.128838811521522,0.174743470492603,0.519361780024138,0.808280495564412,0.208575453051705,1

0.849057961953804,0.500220163026825,25,1,5,2,0.720899422757147,0.424715912147755,0.250220211498583,0.985454024425153,0.52249756970547,0.349058031386046,1

0.0738831346388906,0.486534863477573,21,2,6,1,0.00545871758406844,0.0359467208248278,0.236716173379140,0.492112681164801,1.04613986717142,0.42632955896436,1

0.612888508243486,0.0204555552918464,22,2,4,10,0.375632323536926,0.0125369747681119,0.000418429742297785,0.613229772009826,0.387651566219268,0.492652707029903,1

資料第一行為每行資料對應值的變數。資料中間用逗號分割。

使用mahout構建訓練模型:

命令:mahout trainlogistic  --input  《輸入檔案路徑》  --output  《輸出檔案路徑》   --target 《要進行分類的目標變數名》   --categories 《目標變數類別的個數》  --predictors  < **變數的名稱,多個變數時用空格分割》 --type 《**變數的型別列表》   --feature 《設定用於構建模型的內部特徵向量大小》  --passes  《指定在訓練過程中對訓練資料的複核次數》  --rate《設定初始學習率》

其他的一些命令解釋:

--quiet                                   產生較少的狀態和進度輸出

--lamdba                               控制演算法在最終模型中對變數的抑制程度

--nobias                                 消除模型中截距項

模型的評估:

mahout   runlogistic --input《輸入檔案路徑》  --model《模型檔案路徑》  --auc《讀入資料後列印模型在輸入資料上的auc分值》  --confusion《列印某個閥值的混淆矩陣》

其他一些命令:

--scores                                    列印每個輸入樣本的目標變數值和分數

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