slug: /zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression

sidebar_position: 222

stochasticLogisticRegression {#agg_functions-stochasticlogisticregression}

该函数实现随机逻辑回归。 它可以用于二进制分类问题，支持与stochasticLinearRegression相同的自定义参数，并以相同的方式工作。

参数 {#agg_functions-stochasticlogisticregression-parameters}

参数与stochasticLinearRegression中的参数完全相同: learning rate, l2 regularization coefficient, mini-batch size, method for updating weights. 欲了解更多信息，参见 [参数] (#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters).

语法

stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')

1. 拟合

参考[stochasticLinearRegression](#stochasticlinearregression-usage-fitting)  `拟合` 章节文档。
预测标签的取值范围为\[-1, 1\]

2. 预测

使用已经保存的state我们可以预测标签为 `1` 的对象的概率。
``` sql
WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
```
查询结果返回一个列的概率。注意 `evalMLMethod` 的第一个参数是 `AggregateFunctionState` 对象，接下来的参数是列的特性。
我们也可以设置概率的范围， 这样需要给元素指定不同的标签。
``` sql
SELECT ans < 1.1 AND ans > 0.5 FROM
(WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
evalMLMethod(model, param1, param2) AS ans FROM test_data)
```
  结果是标签。
`test_data` 是一个像 `train_data` 一样的表，但是不包含目标值。

参见

• 随机指标线性回归
• 线性回归和逻辑回归之间的差异