Technische Referenz für den Microsoft Logistic Regression-Algorithmus

Die Featureauswahl wird automatisch von allen Analysis Services Data Mining-Algorithmen zur Verbesserung der Analyse und zur Reduzierung der Verarbeitungslast verwendet. Die für die Featureauswahl in logistischen Regressionsmodellen verwendete Methode hängt vom Datentyp des Attributs ab. Da die logistische Regression auf dem Microsoft Neural Network-Algorithmus basiert, verwendet sie eine Teilmenge der Featureauswahlmethoden, die für neuronale Netzwerke gelten. Weitere Informationen finden Sie unter Featureauswahl beim Data Mining.

Bewertung bezeichnet im Kontext eines neuronalen Netzwerkmodells oder eines logistischen Regressionsmodells den Prozess der Konvertierung der in den Daten vorhandenen Werte in einen Satz von Werten, die die gleiche Skala verwenden und daher miteinander verglichen werden können. Angenommen, die Eingaben für Income bewegen sich zwischen 0 und 100.000, während die Eingaben für [Number of Children] zwischen 0 und 5 liegen. Mit diesem Konvertierungsprozess können Sie die Wichtigkeit der einzelnen Eingaben unabhängig von der Unterschiedlichkeit der Werte bewerten oder vergleichen.

Für jeden Status, der im Trainingssatz angezeigt wird, generiert das Modell eine Eingabe. Für diskrete oder diskretisierte Eingaben wird eine zusätzliche Eingabe erstellt, um den Status Missing darzustellen, wenn der Status Missing mindestens einmal im Trainingssatz erscheint. Für kontinuierliche Eingaben werden höchstens zwei Eingabeknoten erstellt: ein Knoten für fehlende Werte, sofern in den Trainingsdaten vorhanden, und ein Knoten für alle vorhandenen Werte oder Werte ungleich NULL. Jede Eingabe wird mit der z-Ergebnis-Normalisierungsmethode, (x – μ)/StdDev zu einem numerischen Format skaliert.

Während der z-Ergebnis-Normalisierung werden die mittlere (μ) und die Standardabweichung über den gesamten Trainingssatz abgerufen.

Kontinuierliche Werte

Wert ist vorhanden:   (X – μ)/σ // X ist der zu codierende Istwert)

Diskrete Werte

μ = p – (die vorherige Wahrscheinlichkeit eines Status)

In der statistischen Literatur sind verschiedene Methoden zur Durchführung einer logistischen Regression vorhanden. Ein wichtiger Bestandteil aller Methoden besteht darin, die Güte des Modells zu bewerten. Eine Vielzahl von statistischen Daten zur Prüfung der Modellgüte sind vorgeschlagen worden, darunter Quotenverhältnisse (Odds Ratios) und Kovariaten-Muster. Eine Beschreibung, wie die Güte eines Modells gemessen wird, würde den Rahmen dieses Themas sprengen. Sie können jedoch den Wert der Koeffizienten im Modell abrufen und sie zur Entwicklung eigener Gütekennzahlen verwenden.

Hinweis
Die Koeffizienten, die im Rahmen eines logistischen Regressionsmodells erstellt werden, repräsentieren keine Quotenverhältnisse und sollten nicht als solche interpretiert werden.

Die Koeffizienten für jeden Knoten im Modelldiagramm repräsentieren eine gewichtete Summe der Eingaben für diesen Knoten. In einem logistischen Regressionsmodell ist die verborgene Ebene leer. Daher gibt es nur einen Satz Koeffizienten, der in den Ausgabeknoten gespeichert ist. Sie können die Werte der Koeffizienten mit der folgenden Abfrage abrufen:

SELECT FLATTENED [NODE_UNIQUE NAME],
(SELECT ATTRIBUTE_NAME< ATTRIBUTE_VALUE
FROM NODE_DISTRIBUTION) AS t
FROM <model name>.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 23

Für jeden Ausgabewert gibt diese Abfrage die Koeffizienten und eine ID zurück, die zurück auf den verknüpften Eingabeknoten verweisen. Die Abfrage gibt außerdem eine Zeile zurück, die den Wert der Ausgabe und das konstante Glied enthält. Jede Eingabe X hat einen eigenen Koeffizienten (Ci). Die geschachtelte Tabelle enthält außerdem einen „freien“ Koeffizienten (Co), der gemäß der folgenden Formel berechnet wird:

F(X) = X1*C1 + X2*C2 + … +Xn*Cn + X0

Weitere Informationen finden Sie unter Abfragen eines logistischen Regressionsmodells (Analysis Services – Data Mining).

In der folgenden Tabelle werden die Parameter beschrieben, die mit dem Microsoft Logistic Regression-Algorithmus verwendet werden können.

• HOLDOUT_PERCENTAGE
  Gibt den Prozentsatz von Trainingsfällen an, die zum Berechnen des Fehlers für zurückgehaltene Daten verwendet werden. HOLDOUT_PERCENTAGE dient als Teil des Beendigungskriteriums beim Trainieren des Miningmodells.

  Der Standardwert lautet 30.

• HOLDOUT_SEED
  Gibt eine Zahl an, die als Ausgangswert für den Pseudozufallszahlen-Generator zum zufälligen Generieren von zurückgehaltenen Daten verwendet wird. Wenn HOLDOUT_SEED auf 0 festgelegt ist, generiert der Algorithmus den Ausgangswert basierend auf dem Modellnamen; so wird sichergestellt, dass der Inhalt bei erneuter Verarbeitung des Modells gleich bleibt.

  Die Standardeinstellung ist 0.

• MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES
  Definiert die Anzahl von Eingabeattributen, die der Algorithmus verarbeiten kann, bevor die Featureauswahl aufgerufen wird. Legen Sie diesen Wert auf 0 fest, um die Featureauswahl zu deaktivieren.

  Der Standardwert lautet 255.

• MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES
  Definiert die Anzahl von Ausgabeattributen, die der Algorithmus verarbeiten kann, bevor die Featureauswahl aufgerufen wird. Legen Sie diesen Wert auf 0 fest, um die Featureauswahl zu deaktivieren.

  Der Standardwert lautet 255.

• MAXIMUM_STATES
  Gibt die maximale Anzahl von vom Algorithmus unterstützten Attributstatus an. Wenn die Anzahl der Status eines Attributs größer als die maximale Anzahl der Status ist, verwendet der Algorithmus die gebräuchlichsten Status und ignoriert die restlichen Status.

  Der Standardwert lautet 100.

• SAMPLE_SIZE
  Gibt die Anzahl von Fällen an, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Der Algorithmusanbieter verwendet entweder diese Anzahl oder den Prozentsatz aller Fälle, die nicht – wie im HOLDOUT_PERCENTAGE-Parameter angegeben – im auszunehmenden Prozentsatz enthalten sind, je nachdem, welcher Wert kleiner ist.

  Mit anderen Worten, wenn HOLDOUT_PERCENTAGE auf 30 festgelegt ist, verwendet der Algorithmus entweder den Wert dieses Parameters oder einen Wert, der bis zu 70 % gleich der Gesamtanzahl der Fälle ist, je nachdem, welcher Wert kleiner ist.

  Die Standardeinstellung ist 10000.

Die folgenden Modellierungsflags werden zur Verwendung mit dem Microsoft Logistic Regression-Algorithmus unterstützt.

• NOT NULL
  Gibt an, dass die Spalte keinen NULL-Wert enthalten kann. Ein Fehler tritt auf, wenn Analysis Services während des Modelltrainings einen NULL-Wert erkennt.

  Gilt für die Miningstrukturspalten.

• MODEL_EXISTENCE_ONLY
  Dies bedeutet, dass die Spalte zwei mögliche Statuswerte haben kann: Missing und Existing. Ein NULL-Wert ist ein fehlender Wert.

  Gilt für die Miningmodellspalte.

Der Microsoft Logistic Regression-Algorithmus unterstützt bestimmte Inhaltstypen für Eingabespalten und für vorhersagbare Spalten sowie Modellierungsflags, die in der folgenden Tabelle aufgelistet sind. Weitere Informationen zur Bedeutung der Inhaltstypen in einem Miningmodell finden Sie unter Inhaltstypen (Data Mining).