Componente Regressão Logística Multiclasse

Este artigo descreve o componente no Azure Machine Learning Designer.

Use este componente para criar um modelo de regressão logística que pode ser usado para prever vários valores.

A classificação usando a regressão logística é um método de aprendizado supervisionado e, portanto, requer um conjunto de informações rotulado. Você treina o modelo fornecendo o modelo e o conjunto de dados rotulado como entrada para um componente, por exemplo, Treinar Modelo. O modelo treinado pode então ser usado para prever valores para novos exemplos de entrada.

O Azure Machine Learning também fornece um componente de Regressão Logística de Duas Classes, que é adequado para classificação de variáveis binárias ou dicotômicas.

Sobre a regressão logística multiclasse

A regressão logística é um método bem conhecido em estatísticas que é usado para prever a probabilidade de um resultado e é popular para tarefas de classificação. O algoritmo prevê a probabilidade de ocorrência de um evento ajustando dados a uma função logística.

Na regressão logística multiclasse, o classificador pode ser usado para prever resultados múltiplos.

Configurar uma regressão logística multiclasse

1. Adicione o componente Regressão Logística Multiclasse ao pipeline.

2. Especifique de que modo você quer que o modelo seja treinado ao definir a opção Criar modo de treinador.

   • Parâmetro único: use essa opção se você sabe como configurar o modelo, informe um conjunto específico de valores como argumentos.

   • Intervalo de Parâmetros: selecione esta opção se não tiver certeza dos melhores parâmetros e quiser executar uma varredura de parâmetro. Selecione um intervalo de valores para iteração e o Ajustar os Hiperparâmetros do Modelo itera sobre todas as combinações possíveis das configurações fornecidas para determinar os hiperparâmetros que produzem os resultados ideais.

3. Tolerância de otimização, especifique o valor de limite para a convergência do otimizador. Se a melhoria entre as iterações for menor que o limite, o algoritmo para e retorna o modelo atual.

4. Peso de regularização L1 , peso de regularização L2: digite um valor a ser usado para os parâmetros de regularização L1 e L2. Um valor diferente de zero é recomendado para ambos.

   A Regularização é um método para evitar o sobreajuste prejudicando modelos com valores extremos. A regularização funciona adicionando a penalidade associada aos valores de coeficiente ao erro da hipótese. Um modelo preciso com valores de coeficiente extremo seria mais penalizado, mas um modelo menos preciso com valores mais conservadores seria menos penalizado.

   As regularizações L1 e L2 têm efeitos e usos diferentes. L1 pode ser aplicado aos modelos esparsos, que é útil ao trabalhar com dados de grande dimensão. Por outro lado, a regularização L2 é preferível para dados que não são esparsos. Este algoritmo dá suporte a uma combinação linear de valores de regularização L1 e L2: ou seja, se x = L1 e y = L2, ax + by = c define o intervalo linear dos termos de regularização.

   Combinações lineares diferentes dos termos de L1 e L2 foram elaborados para modelos de regressão logística: por exemplo, regularização de rede elástica.

5. Semente de número aleatório: digite um valor inteiro para usar como a semente do algoritmo se desejar que os resultados sejam repetidos em execuções. Caso contrário, um valor de relógio do sistema será usado como a semente, o que pode produzir resultados ligeiramente diferentes em execuções do mesmo pipeline.

6. Conecte um conjunto de dados rotulado e treine o modelo:

   • Se você definir Criar modo treinador como Parâmetro Único, conecte um conjunto de dados marcado e o componente Treinar Modelo.

   • Se definir Criar modo de aprendizagem como Intervalo de parâmetros, conecte um conjunto de dados marcado e treine o modelo usando Ajustar hiperparâmetros do modelo.

   Observação

   Se você passar um intervalo de parâmetros para Treinar modelo, ele usará apenas o valor padrão na lista de parâmetros únicos.

   Se você passar apenas um conjunto de valores de parâmetro para o componente Ajustar Hiperparâmetros do Modelo, quando ele espera receber um intervalo de configurações para cada parâmetro, ele ignorará os valores e usará os valores padrão para o aprendiz.

   Se escolher a opção Intervalo de Parâmetros e inserir um único valor para um parâmetro, esse valor único especificado será usado em toda a varredura, mesmo que outros parâmetros sejam alterados em um intervalo de valores.

7. Envie o pipeline.

Próximas etapas

Confira o conjunto de componentes disponíveis no Azure Machine Learning.