taralino

.evaluate

Die Funktion LogisticRegression.evaluate(x) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
x	Datenfeld	Eingangsvariablen als Vektor

Die Funktion bestimmt das Regressionsergebnis der Eingangsvariablen x und gibt dieses zurück.

Der Rückgabewert kann mittels folgender Option verändert werden:

Variable	Datentyp	Hinweis	Default-Wert
output	Zeichenkette	number, index oder round	number

Falls die Option output auf index gesetzt wird, dann wird das Regressionsergebnis gerundet, sodass stets entweder 0 oder 1 zurückgegeben wird. Bei round wird das (gerundete) Regressionsergebnis als Einheitsvektor zurückgegeben.

Beispiel

Zur Durchführung einer logistischen Regression werden Trainingsdaten im dafür benötigten Format definiert. Anschließend wird ein Objekt ausgewertet.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten
var X = [
  {input:[0.3, 0.2, 0.5], target:1},
  {input:[0.8, 0.4, 1.0], target:0},
  {input:[0.5, 1.0, 0.2], target:0},
  {input:[0.2, 0.3, 0.0], target:1}
];

// Logistische Regression durchfuehren
var b = LogisticRegression.train(X);
Console.print(b);

// Objekt auswerten
var x = [0.3, 0.6, 0.3];
Console.print(LogisticRegression.evaluate(x));
Console.print(LogisticRegression.evaluate(x, {output:"index"}));
Console.print(LogisticRegression.evaluate(x, {output:"round"}));

</script>
</body>
</html>

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