机器学习-Logistic回归(Logistic Regression)案例

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发布于 2019-09-17 16:37:27

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背景介绍

不要被它的名字弄糊涂！它是一种分类而非回归算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值（二进制值，如0/1，yes/no，true/false）。简单来说，它通过将数据拟合到logit函数来预测事件发生的概率。因此，它也被称为logit回归。由于它预测概率，因此其输出值介于0和1之间（如预期的那样）。

再次，让我们通过一个简单的例子来尝试理解这一点。

假设你的朋友给你一个难题来解决。只有2个结果场景 - 要么你解决它，要么你没解决。现在想象一下，你正在获得各种各样的谜题/测验，试图了解你擅长哪些科目。这项研究的结果将是这样的 - 如果给你一个基于三角测量的十年级问题，你有70％的可能解决它。另一方面，如果是第五级历史问题，获得答案的概率仅为30％。这就是Logistic回归为您提供的。

在数学领域，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合：

odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrence
ln(odds) = ln(p/(1-p))
logit(p) = ln(p/(1-p)) = b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk

以上，p是存在感兴趣特征的概率。它选择的参数最大化观察样本值的可能性，而不是最小化误差平方和（如普通回归）。

现在，您可能会问，为什么要使用log函数？为简单起见，我们只是说这是复制步进函数的最佳数学方法之一。我可以详细介绍，但这会超出本文的目的。

来看使用python的scikit-learn完成的Logistic回归案例：

代码块

# ## 使用Scikit-learn的LogisticRegression完成测试案例
# In[30]:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# ### 读取训练数据和测试数据集
# In[31]:
train_data = pd.read_csv('train-data.csv')
test_data = pd.read_csv('test-data.csv')
print(train_data.head())
# ### 打印训练数据和测试数据形状
# In[32]:
print('Shape of training data :',train_data.shape)
print('Shape of testing data :',test_data.shape)
# In[33]:
#现在，我们需要预测测试数据中缺少的目标变量
# target变量 - Survived
#在训练数据上分离独立变量和目标变量
train_x = train_data.drop(columns=['Survived'],axis=1)
train_y = train_data['Survived']
#在测试数据上分离独立变量和目标变量
test_x = test_data.drop(columns=['Survived'],axis=1)
test_y = test_data['Survived']
model = LogisticRegression(solver='liblinear')
model.fit(train_x,train_y)
# In[34]:
#训练模型的系数
print('Coefficient of model :', model.coef_)
#拦截模型
print('Intercept of model',model.intercept_)
# In[35]:
# 预测训练数据集
predict_train = model.predict(train_x)
# 训练数据集得分
accuracy_train = accuracy_score(train_y,predict_train)
print('accuracy_score on train dataset : ', accuracy_train)
# In[36]:
# 预测测试数据集
predict_test = model.predict(test_x)
# 测试数据集得分
accuracy_test = accuracy_score(test_y,predict_test)
print('accuracy_score on test dataset : ', accuracy_test)

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原始发表：2019-09-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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