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kxen を使用して、クライアント データでロジスティック回帰モデルを構築することを検討しています。今まで SAS と R studio を使ってきましたが、Kxen で使われている K2R パッケージのロジックを明確に理解するのに苦労しています。

Kxen - (beta, intercept)1) sql でスコアリング関数を構築したい場合、どのように回帰係数を取得できますか?

次のSQLコードを取得しました（コードの一部を同封）：

SELECT $key, $target_variable, CAST( (CASE 
    WHEN $target_variable <= -1.32354053933e0 THEN 0.0e0
    WHEN $target_variable <= -3.245405264555e-1 THEN 0.0e0
    WHEN $target_variable <= -3.235405393301e-1 THEN  ( 2.283134417281e-3*$target_variable+7.409696685844e-4 ) 
    WHEN $target_variable <= -2.673812457267e-1 THEN  ( 4.065409082516e-5*$target_variable+1.543635190092e-5 ) 
    WHEN $target_variable <= -"2.673250302176e-1 THEN  ( 4.057282329758e1*"$target_variable"+1.084841700789e1 ) 
    ..... [more code here]
    ELSE 0.0e0
    END) AS FLOAT )
AS PROBA0 
into [table_name]
FROM 
(
    SELECT $key, ( 2.191922889118e-2 + CAST( (CASE 
        WHEN ( "predictor1" IS NULL OR "predictor1" = ''  ) THEN -6.39011247354e-3
        WHEN "predictor1" <= -2.432307283e0 THEN -1.541583426389e-1
        WHEN "predictor1" <= 9.41313103e-1 THEN  ( 9.932069236689e-2*"predictor1"+8.742010175092e-2 ) 
        WHEN "predictor1" <= 1.696595422e0 THEN  ( 4.169961790129e-2*"predictor1""+2.454336172985e-1 ) 
        WHEN "predictor1" >= 1.696595402e0 THEN 3.16180997712e-1
        ELSE -6.39011247354e-3
    END) AS FLOAT)+
CAST( (CASE 
    WHEN ( "predictor2" IS NULL OR "predictor2" = ''  ) THEN 3.937894402762e-3
    WHEN "predictor2" <= -9.99550198e-1 THEN -2.797353866946e-2
    WHEN "predictor2" <= -1.27770581e-1 THEN  ( 2.918798485695e-2*"predictor2""+1.201317665409e-3 ) 
    WHEN "predictor2" <= 3.78487285e-1 THEN  ( 2.547969219572e-2*"predictor2"+6.997428207111e-3 ) 
    ...... [more code here]

) AS $target_varialbe FROM [table_name]
) TMPTABLE0

予測変数はすべて、WOE 変換後に入力され、連続変数として定義されます。

2）割り当てられたスコアで顧客を注文する場合、注文は確率で注文する場合とは異なります-スコアから確率への変換は単調な関数ではありませんか？私の目的は、正規化されたスコア/確率を顧客に割り当てることです。

誰でも説明できますか？

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最終的に答えを見つけることができたので、ここに来ます：堅牢な回帰に使用されるKXEN K2Rエンジンは、異なるロジックを使用するため、SASまたはRと正確に比較できません。KXEN 回帰エンジンは、Vapniks の定理を使用した Structural Risk Minimization に基づいて構築されており、スコア計算で予測子を変換し (スコアは正規化されていません)、異なるスコア ビンで一連のロジスティック方程式を使用して、0 から 1 に正規化されたターゲット変数の確率を取得します。したがって、KXEN から回帰係数を抽出することはできません。また、確率に対するスコアは厳密には単調な関数ではありません

于 2013-03-26T10:40:18.940 に答える