逻辑回归-模型训练误差(H2O)

Shaila_Segal

我使用的是RapidMiner 9.6.000，我的逻辑回归函数的模型训练误差(H2O)也有同样的问题。 我试过取消检查计算p值，它没有固定它。在最新版本中我还能做什么吗?

varunm1

你好@Shaila_Segal

我发现了问题所在。当您将属性类型从数字转换为二进制时，所有值都设置为FALSE，而不是将1设置为TRUE，将0设置为FALSE，反之亦然。你可以从截图中看到，所有1000个样本都被标记为FALSE。



原因是您在数字到二项式参数中选择的选项。为该属性选择的最小和最大值不正确。因此，如果您选择的最小值为0.0，最大值为1.0，则0.0和1.0之间的值(包括这两个)将表示为FALSE，其他值表示为TRUE。在您的示例中，由于标签属性(CHURN)中只有0或1，因此它将0和1都转换为FALSE。因此，为了避免这种错误，您需要选择范围为0.1和1.0，这样标签中的所有1将被转换为FALSE，所有0将被表示为TRUE。



您应该小心使用“数字到二名”，根据您的设置，它将根据此条件(>=0.1和<=1.0)将数据集中的所有整数属性转换为FALSE，其他所有属性转换为TRUE。

如果你只是想将“流失”属性转换为二名，你可以在属性过滤器类型中选择“单一”，在“属性”中选择“流失”属性，并确保将“最小值”更改为0.1。

varunm1

你好@Shaila_Segal

你能检查逻辑回归算子的输入吗?该错误表示逻辑回归运算符中只有一个标签。由于预测不能用一个标签完成，它可能会抛出一个错误。

您可以通过右键单击逻辑回归运算符并选择“断点之前”来检查输入。一旦你运行这个过程，你可以看到数据进入运算符，在统计中，你可以看到代表每个类样本数量的标签统计。

如果您想让我们检查，请通过FILE -> Export process向我们提供流程，并将.rmp文件附加在这里。也请提供数据给我们。

Shaila_Segal

我在角色函数中设置了一个变量?但我很确定这是我应该做的。

Shaila_Segal

是的，成功了!谢谢(: