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私はspark mllibを使ってバイナリロジスティック回帰を実行しました。 spark mllibのドキュメントごとに、RawPredictionは信頼値です。これはlclとuclの確率を仮定しています。私はRawPredictionの値を取得しています。どのシナリオでは、未加工の予測値は-vespark mllibのロジスティック回帰における生の予測は何ですか?
私はspark mllibを使ってバイナリロジスティック回帰を実行しました。 spark mllibのドキュメントごとに、RawPredictionは信頼値です。これはlclとuclの確率を仮定しています。私はRawPredictionの値を取得しています。どのシナリオでは、未加工の予測値は-vespark mllibのロジスティック回帰における生の予測は何ですか?
生予測は該当するクラスのマージンです。特徴ベクトルXのために、
生予測z = WTX
∴ z ⊂ (-∞,+∞)
予測確率=
f(z) = 1/(1 + e-z)
f(z) ⊂ [0, 1]
生の予測計算のためのソースコード:https://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/classification/LogisticRegression.scala#L973