逻辑回归(进化)(RapidMiner Studio Core)

参数

• kernel_type通过此参数选择核函数的类型。支持以下内核类型:点，径向，多项式，s型，方差，epachnenikov，高斯组合，多重二次
  • dot:点核定义为k(x,y)=x*y，即它是x与y的内积。
  • radial:径向核由exp(-g ||x-y|| |^2)定义，其中g是伽马，它由内核参数gamma指定。可调参数gamma在内核的性能中起着重要作用，应该仔细地针对手头的问题进行调优。
  • 多项式:多项式核定义为k(x,y)=(x*y+1)^d，其中d为多项式的度数，由核度数参数指定。多项式核非常适合于所有训练数据都归一化的问题。
  • sigmoid: sigmoid内核由两层神经网络tanh(a x*y+b)定义，其中a为alpha, b为截距常数。这些参数可以使用内核a和内核b参数进行调整。alpha的一个常见值是1/N，其中N是数据维度。注意，并不是a和b的所有选择都能得到有效的核函数。
  • anova:方差核被定义为对exp(-g (x-y))求和的d次幂，其中g是伽马，d是度。伽玛和度分别由核参数和核度参数调节。
  • epachnenikov: epachnenikov核函数是这个函数(3/4)(1-u2)对于u在-1和1之间，对于u在这个范围之外为0。它有两个可调参数核sigma1和核度。
  • gaussian_combination:这是高斯组合核。它具有可调参数kernel sigma1, kernel sigma2和kernel sigma3。
  • multiquadric: multiquadric核由√(x-y||^2 + c^2)定义。它具有可调的参数核sigma1和核sigma移位。
  选择范围:
• kernel_gamma这是核参数。这仅在内核类型参数设置为径向或方差分析。范围:真正的
• kernel_sigma1这是内核参数sigma1。这仅在内核类型参数设置为epachnenikov，高斯组合或multiquadric。范围:真正的
• kernel_sigma2这是内核参数sigma2。这仅在内核类型参数设置为高斯组合．范围:真正的
• kernel_sigma3这是内核参数sigma3。这仅在内核类型参数设置为高斯组合．范围:真正的
• kernel_shift这是内核参数移位。这仅在内核类型参数设置为multiquadric．范围:真正的
• kernel_degree这是核参数度。这仅在内核类型参数设置为多项式，方差分析或epachnenikov．范围:真正的
• kernel_a这是内核参数a，只有在内核类型参数设置为乙状结肠范围:真正的
• kernel_b这是内核参数b，只有在内核类型参数设置为乙状结肠范围:真正的
• C这是设置错误分类容忍度的复杂性常数，其中较高的C值允许“软”边界，较低的C值创建“硬”边界。复杂度常数太大可能导致过度拟合，而值太小可能导致过度泛化。范围:真正的
• start_population_type此参数指定起始人口初始化的类型。选择范围:
• max_generations此参数指定算法应终止的代数。范围:整数
• generations_without_improval此参数指定提前停止的停止标准，即在之后停止n几代人的表现没有改善。n由此参数指定。范围:整数
• population_size此参数指定种群大小，即每代个体的数量。如果设置为-1，则选择所有示例。范围:整数
• tournament_fraction此参数指定当前人口中应该用作锦标赛成员的比例。范围:真正的
• keep_best这个参数指定最好的个体是否应该存活。这也被称为精英选择。将一代中最优秀的个体保留到下一代而不改变，这被称为精英主义或精英选择。范围:布尔
• mutation_type此参数指定突变操作符的类型。选择范围:
• selection_type此参数指定该进化算法的选择方案。选择范围:
• crossover_prob选择个体进行交叉的概率由该参数指定。范围:真正的
• use_local_random_seed该参数表示a局部随机种子应该用于随机化。使用相同的值局部随机种子会产生相同的随机化。范围:布尔
• local_random_seed此参数指定局部随机种子．此参数仅在使用当地的随机种子参数设置为true。范围:整数
• show_convergence_plot此参数表示是否应该绘制具有收敛图的对话框。范围:布尔