逻辑回归(Logistic Regression) —— 机器学习中的经典分类算法
1. 逻辑回归简介
逻辑回归是一种线性分类模型,常用于二分类问题。它通过学习特征权重,将输入映射为0 到 1 之间的概率值,并根据阈值将样本归入某一类别。逻辑回归使用Sigmoid 函数将线性结果转化为概率。
尽管名字中有“回归”,但逻辑回归主要是用于分类任务。
2. 数学公式
预测函数
逻辑回归的预测公式为:
- x 为输入特征向量;
- θ 为参数向量;
表示样本属于正类的概率。
损失函数
逻辑回归的损失函数是对数损失函数(Log Loss):
- m 为样本数量;
为真实标签(0 或 1);
为第 i 个样本的预测概率。
- θ 为权重参数。
3. 示例代码
这里用 Python + scikit-learn 实现逻辑回归模型:
示例任务:使用鸢尾花数据集进行分类
# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 1. 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 选取前两个特征便于可视化
y = (iris.target != 0).astype(int) # 转换成二分类问题(是否为第一类)# 2. 数据预处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
scaler = StandardScaler() # 标准化特征
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 3. 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 4. 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
print("模型准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("分类报告:\n", classification_report(y_test, y_pred))# 5. 可视化决策边界
def plot_decision_boundary(X, y, model):h = 0.01x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])Z = Z.reshape(xx.shape)plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', marker='o')plt.xlabel("Feature 1")plt.ylabel("Feature 2")plt.title("Logistic Regression Decision Boundary")plt.show()plot_decision_boundary(X_test, y_test, model)
4. 代码说明
-
加载数据集:
load_iris()
加载鸢尾花数据集,将标签转换为二分类问题(0 或 1)。
-
数据预处理:
- 使用
StandardScaler
对特征标准化,使其均值为 0,方差为 1。
- 使用
-
模型训练:
- 使用
LogisticRegression
训练逻辑回归模型。
- 使用
-
模型评估:
- 使用
accuracy_score
和classification_report
评估模型性能。
- 使用
-
可视化:
- 绘制逻辑回归的决策边界。
5. 模型分析与扩展
优点:
- 输出概率值,具有良好的可解释性;
- 计算简单,训练速度快;
- 适合线性可分问题。
缺点:
- 对于复杂的非线性关系表现不佳;
- 容易受到异常值的影响。
扩展:
- 多分类逻辑回归:通过
multi_class='multinomial'
和solver='lbfgs'
参数,逻辑回归可以实现多分类。 - 正则化:
penalty
参数可设置 L1(Lasso)或 L2(Ridge)正则化来防止过拟合。
6. 进一步提升
- 特征工程:创建更多有效的特征,如多项式特征。
- 正则化:合理设置正则化参数
C
以控制模型复杂度。 - 非线性模型:如果逻辑回归效果不佳,可以尝试更复杂的非线性模型,如 SVM 或神经网络。
逻辑回归模型输入数据格式
LogisticRegression
模型来自 scikit-learn
库,fit(X_train, y_train)
方法用于训练模型。这里的 X_train
和 y_train
是输入特征和标签,要求的数据格式如下:
1. X_train
(特征矩阵)
- 类型:
numpy.ndarray
、pandas.DataFrame
或其他可被转换为 NumPy 数组的格式。 - 形状:
(n_samples, n_features)
n_samples
:样本数量(行数)。n_features
:每个样本的特征数量(列数)。
示例:
如果有 100 个样本,每个样本有 4 个特征,那么 X_train
的形状为 (100, 4)
:
X_train = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[4.9, 3.0, 1.4, 0.2],... # 省略其他样本])
2. y_train
(标签向量)
- 类型:
numpy.ndarray
、pandas.Series
或其他可被转换为一维数组的格式。 - 形状:
(n_samples,)
n_samples
:标签数量,必须与X_train
的样本数量相同。
值的范围:
- 二分类问题时,
y_train
通常为 0 或 1; - 多分类问题时,
y_train
为类别索引(如 0、1、2 等整数)。
示例:
如果有 100 个样本,y_train
为长度为 100 的一维数组:
y_train = np.array([0, 1, 0, 1, 1, 0, ...])
3. 输入数据注意事项
-
缺失值:
X_train
不允许有缺失值(NaN
),可以使用SimpleImputer
等方法填充缺失值。
-
数据类型:
- 输入数据最好为浮点型。可以通过
X_train.astype(float)
将数据转换为float
类型。
- 输入数据最好为浮点型。可以通过
-
标准化/归一化:
- 对特征进行标准化或归一化可以加快模型收敛速度,尤其是当特征值的量级差距较大时。
4. 示例代码
以下是完整的数据格式示例:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 示例数据
X_train = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[4.9, 3.0, 1.4, 0.2],[4.7, 3.2, 1.3, 0.2]])
y_train = np.array([0, 1, 0]) # 标签对应样本类别# 模型训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
5. 输出
- 训练后的模型:保存了特征权重
theta
,可以通过model.coef_
查看; - 预测新数据:调用
model.predict(X_test)
,输入格式同X_train
。
总结:X_train
为二维矩阵,y_train
为一维向量,并且二者的样本数量需要一致。如果数据有问题(如缺失值或数据类型不匹配),需要在训练前进行预处理。
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