Referencia técnica del algoritmo de regresión logística de Microsoft

Se aplica a: SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.

El algoritmo de regresión logística de Microsoft es una variación del algoritmo de red neuronal de Microsoft, donde el parámetro HIDDEN_NODE_RATIO se establece en 0. Este valor creará un modelo de red neuronal que no contenga un nivel oculto y que, por consiguiente, sea equivalente a la regresión logística.

Implementación del algoritmo de regresión logística de Microsoft

Supongamos que la columna de predicción solo contiene dos estados, pero que aun así desea realizar un análisis de regresión, relacionando las columnas de entrada con la probabilidad de que la columna de predicción contenga un estado específico. El siguiente diagrama muestra los resultados que obtendrá si asigna 1 y 0 a los estados de la columna de predicción, calcula la probabilidad de que la columna contenga un estado específico y realiza una regresión lineal en una variable de entrada.

El eje x contiene los valores de una columna de entrada. El eje y contiene las probabilidades de que la columna de predicción tenga un estado o el otro. El problema que puede surgir es que la regresión lineal no limite la columna a los valores 0 y 1, a pesar de que son los valores máximo y mínimo de la columna. Una forma de resolver el problema es llevar a cabo una regresión logística. En vez de crear una línea recta, el análisis de regresión logística crea una curva con forma de "S" que contiene las restricciones máxima y mínima. Por ejemplo, el siguiente diagrama muestra los resultados que se obtienen si lleva a cabo una regresión logística con los mismos datos utilizados en el ejemplo anterior.

Observe cómo la curva nunca sobrepasa el valor 1 o disminuye por debajo de 0. Puede utilizar la regresión logística para describir qué columnas de entrada son importantes para determinar el estado de la columna de predicción.

Selección de características

Todos los algoritmos de minería de datos de Analysis Services utilizan automáticamente la selección de características para mejorar el análisis y reducir la carga de procesamiento. El método utilizado para la selección de características en un modelo de regresión logística depende del tipo de datos del atributo. Dado que la regresión logística se basa en el algoritmo de red neuronal de Microsoft, utiliza un subconjunto de los métodos de selección de características que se aplican a las redes neuronales. Para obtener más información, vea Selección de características (minería de datos).

Entradas de puntuación

Lapuntuación en el contexto de un modelo de red neuronal o de regresión logística implica el proceso de convertir los valores que están presentes en los datos en un conjunto de valores que utilizan la misma escala y, por consiguiente, se pueden comparar entre sí. Por ejemplo, suponga que las entradas para los ingresos abarcan de 0 a 100.000 mientras que las entradas para [Número de hijos] abarcan de 0 a 5. Este proceso de conversión permite comparar la importancia de cada entrada sin tener en cuenta la diferencia en los valores.

Para cada estado que aparece en el conjunto de entrenamiento, el modelo genera una entrada. Para las entradas discretas o de datos discretos, se crea una entrada adicional para representar el estado Missing, si aparece al menos una vez en el conjunto de entrenamiento. En las entradas continuas, se crean al menos dos nodos de entrada: uno para los valores Missing, si están presentes en los datos de entrenamiento, y una entrada para todos los valores existentes o no nulos. Cada entrada se escala a un formato numérico mediante el método de normalización de puntuación-z, (x - μ)\StdDev.

Durante la normalización de puntuación-z, la media (μ) y la desviación estándar se obtienen sobre el conjunto de entrenamiento completo.

Valores continuos

El valor está presente: (X - μ)/σ (X es el valor real que se está codificando)

El valor está ausente: - μ/σ (mu negativo dividido por sigma)

Valores discretos

μ = p (la probabilidad anterior de un estado)

StdDev = sqrt(p\(1-p))

El valor está presente: \(1 - μ)/σ (Uno menos mu dividido por sigma)

El valor está ausente: (- μ)/σ (mu negativo dividido por sigma)

Descripción de los coeficientes de regresión logística

Hay varios métodos en la literatura estadística para realizar la regresión logística, pero una parte importante de todos ellos consiste en evaluar el ajuste del modelo. Se han propuesto diversas estadísticas fáciles de ajustar, entre ellas el cociente de probabilidades y los patrones de covariable. La explicación de cómo medir el ajuste de un modelo escapa del ámbito de este tema; sin embargo, puede recuperar el valor de los coeficientes en el modelo y utilizarlos para diseñar sus propias medidas de ajuste.

Nota:

Los coeficientes que se crean como parte de un modelo de regresión logística no representan el cociente de probabilidades y no se deberían interpretar como tal.

Los coeficientes para cada nodo del grafo del modelo representan una suma ponderada de las entradas a ese nodo. En un modelo de regresión logística, el nivel oculto está vacío; por consiguiente, solamente hay un conjunto de coeficientes, que se almacena en los nodos de salida. Puede recuperar los valores de los coeficientes utilizando la consulta siguiente:

SELECT FLATTENED [NODE_UNIQUE NAME],  
(SELECT ATTRIBUTE_NAME< ATTRIBUTE_VALUE  
FROM NODE_DISTRIBUTION) AS t  
FROM <model name>.CONTENT  
WHERE NODE_TYPE = 23  

Para cada valor de salida, esta consulta devuelve los coeficientes y un identificador que señala al nodo de entrada relacionado. También devuelve una fila que contiene el valor de la salida y la intersección. Cada entrada X tiene su propio coeficiente (Ci), pero la tabla anidada también contiene un coeficiente "libre" (Co), calculado según la fórmula siguiente:

F(X) = X1*C1 + X2*C2 + ... +Xn*Cn + X0

Activación: exp(F(X)) / (1 + exp(F(X)) )

Para más información, vea Ejemplos de consultas de modelos de regresión logística.

Personalizar el algoritmo de regresión logística

El algoritmo de regresión logística de Microsoft admite varios parámetros que afectan al comportamiento, el rendimiento y la precisión del modelo de minería de datos resultante. También puede modificar el comportamiento del modelo estableciendo marcas de modelado en las columnas que se usan como entrada.

Establecer parámetros del algoritmo

En la tabla siguiente se describen los parámetros que se pueden utilizar con el algoritmo de regresión logística de Microsoft.

HOLDOUT_PERCENTAGE
Especifica el porcentaje de casos en los datos de entrenamiento que se usan para calcular el error de exclusión. HOLDOUT_PERCENTAGE se utiliza como parte de los criterios de detención durante el entrenamiento del modelo de minería de datos.

El valor predeterminado es 30.

HOLDOUT_SEED
Especifica un número que se utiliza para inicializar el generador pseudoaleatorio cuando se determinan aleatoriamente los datos de exclusión. Si HOLDOUT_SEED se establece en 0, el algoritmo genera la inicialización basada en el nombre del modelo de minería de datos, para garantizar que el contenido del modelo sigue siendo el mismo durante el nuevo procesamiento.

El valor predeterminado es 0.

MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES
Define el número de atributos de entrada que el algoritmo puede controlar antes de invocar la selección de características. Establezca este valor en 0 para desactivar la selección de características.

El valor predeterminado es 255.

MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES
Define el número de atributos de salida que el algoritmo puede controlar antes de invocar la selección de características. Establezca este valor en 0 para desactivar la selección de características.

El valor predeterminado es 255.

MAXIMUM_STATES
Especifica el número máximo de estados de atributo que admite el algoritmo. Si el número de estados que tiene un atributo es mayor que el número máximo de estados, el algoritmo utiliza los estados más conocidos del atributo y pasa por alto los estados restantes.

El valor predeterminado es 100.

SAMPLE_SIZE
Especifica el número de casos que se van a usar para realizar el entrenamiento del modelo. El proveedor de algoritmos usa el valor menor entre este número o el porcentaje del total de los casos que no están incluidos en el porcentaje de datos de exclusión según se especifica en el parámetro HOLDOUT_PERCENTAGE.

En otras palabras, si HOLDOUT_PERCENTAGE está establecido en 30, el algoritmo usará el valor de este parámetro o un valor que sea igual al 70 por ciento del número total de casos, el que sea menor.

El valor predeterminado es 10 000.

Marcas de modelado

Se admiten las siguientes marcas de modelado para su uso con el algoritmo de regresión logística de Microsoft.

NOT NULL
Indica que la columna no puede contener un valor NULL. Se producirá un error si Analysis Services encuentra un valor NULL durante el entrenamiento del modelo.

Se aplica a las columnas de la estructura de minería de datos.

MODEL_EXISTENCE_ONLY
Significa que la columna se tratará como si tuviera dos estados posibles: Missing y Existing. Un valor NULL es un valor ausente.

Se aplica a la columna del modelo de minería de datos.

Requisitos

Un modelo de regresión logística debe contener una columna de clave, columnas de entrada y al menos una columna de predicción.

Columnas de entrada y de predicción

El algoritmo de regresión logística de Microsoft admite los tipos de contenido de columnas de entrada específicos, los tipos de contenido de columna predecibles y las marcas de modelado que se enumeran en la tabla siguiente. Para obtener más información sobre lo que significan los tipos de contenido cuando se usan en un modelo de minería de datos, vea Tipos de contenido (minería de datos).

Columna	Tipos de contenido
Atributo de entrada	Continuo, discreto, de datos discretos, clave, tabla
Atributo de predicción	Continuo, discreto, de datos discretos

Consulte también

Algoritmo de regresión logística de Microsoft
Ejemplos de consultas de modelos de regresión lineal
Contenido del modelo de minería de datos para los modelos de regresión logística (Analysis Services - Minería de datos)
Microsoft Neural Network Algorithm