LBFGS Logistic Regression Train Model
Bu aktivite, belirli bir veri kümesi üzerinde L-BFGS algoritması ile lojistik regresyon eğitimi gerçekleştirmek için kullanılır. Eğitim parametreleri ve veri kümesi yol bilgisi girilerek model oluşturulması sağlanır.
Özellikler
Display Name:Aktivitenin süreç içinde ayırt edilmesi için verilen isimdir. Varsayılan olarak "LBFGS Logistic Regression Train Model" olarak ayarlanır.
Description : Aktivitenin işlevini açıklayan isteğe bağlı bir not alanıdır. Sürecin bakımını kolaylaştırmak için kullanılır.
Delay Before : Aktivite başlamadan önce geçen bekleme süresini (saniye cinsinden) belirtir.
Varsayılan Değer: 0 (Bekleme olmadan çalışır).
Örnek Kullanım: Aktivitenin çalıştırılmasından önce belirli bir süre beklemek gerekiyorsa, bu süre burada belirtilir. Örneğin, 2 yazılırsa aktivite başlamadan önce 2 saniye bekler.
Delay After: Aktivite tamamlandıktan sonra geçen bekleme süresini (saniye cinsinden) belirtir.
Varsayılan Değer: 0 (Bekleme olmadan bir sonraki aktiviteye geçer).
Örnek Kullanım: İşlem tamamlandıktan sonra sistemde gecikmeler yaşanıyorsa ya da sonraki adımın başlaması için bir süre verilmesi gerekiyorsa, bu alanda belirtilir.
Continue On Error: Aktivite sırasında bir hata oluştuğunda sürecin devam edip etmeyeceğini kontrol eden özelliktir.
True: Aktivite hata aldığında bile süreç çalışmaya devam eder.
False: Aktivite hata alırsa süreç durur.
Varsayılan Değer: False (Varsayılan olarak süreç hata alırsa durur).
Örnek Kullanım: Kritik olmayan işlemlerde hata olsa bile sürecin devam etmesi isteniyorsa bu seçenek True olarak ayarlanır. Örneğin, bir dosyanın varlığını kontrol eden bir aktivitede hata alınırsa ve süreç bu hataya rağmen devam etmeliyse bu seçenek aktif edilir.
Inputs
Data Path
Veri Tipi: Text
Açıklama: Eğitilecek verilerin bulunduğu dosya yolu.
Separator Char
Veri Tipi: Character
Açıklama: Veri sütunlarını ayırmak için kullanılan karakter (örn: ,, ).
Has Header
Veri Tipi: True/False
Açıklama: Verilerin ilk satırının başlık (header) içerip içermediğini belirtir.
Allow Quoting
Veri Tipi: True/False
Açıklama: Tırnak işaretleri içinde veri kabul edilip edilmeyeceğini belirtir.
Trim Whitespace
Veri Tipi: True/False
Açıklama: Verilerin başındaki veya sonundaki boşlukların temizlenip temizlenmeyeceğini belirtir.
Allow Sparse
Veri Tipi: True/False
Açıklama: Seyrek veri formatı desteklenip desteklenmediğini belirtir.
Label Column Name
Veri Tipi: Text
Açıklama: Etiket sütununun adını belirtir.
Feature Column Name
Veri Tipi: Text
Açıklama: Özellik sütun(ları)nun adını belirtir.
Example Weight Column Name
Veri Tipi: Text
Açıklama: Örnek ağırlıklarını belirten sütun adını belirtir.
L1Regularization
Veri Tipi: Float
Açıklama: L1 düzenleme katsayısı (regularization).
L2Regularization
Veri Tipi: Float
Açıklama: L2 düzenleme katsayısı (regularization).
Optimization Tolerance
Veri Tipi: Float
Açıklama: Optimizasyon işlemi için tolerans değeri.
Test Fraction
Veri Tipi: Float
Açıklama: Test verisi olarak ayrılacak oran (örneğin: 0.2 = %20 test).
History Size
Veri Tipi: Number
Açıklama: L-BFGS algoritmasında tutulan geçmiş bilgi miktarı.
Enforce Non Negativity
Veri Tipi: True/False
Açıklama: Ağırlıkların negatif olmaması için zorlayıcı kısıt.
Output Column Name
Veri Tipi: Text
Açıklama: Modelin tahmin sonuçlarını yazacağı sütun adı.
Input Column Name
Veri Tipi: Text
Açıklama: Giriş verilerinin alındığı sütun adı.
Workspace Path
Veri Tipi: Text
Açıklama: Model dosyalarının yazılacağı çalışma alanı yolu.
Outputs
Bu aktivite doğrudan bir çıktı döndürmez; ancak model eğitimi sonucunda belirtilen klasöre bir model dosyası oluşturulur.
Kullanım Örnekleri:
CSV veri seti ile Lojistik Regresyon modeli eğitmek
Eğitim ve test verisi oranını belirleyerek model başarımını değerlendirmek
Regularizasyon parametrelerini deneyerek overfitting’i önlemek
Sparse (seyrek) veri formatında eğitim gerçekleştirmek
Last updated