逻辑斯蒂回归分类算法

逻辑斯蒂回归分类算法

首先来看一个线性回归来进行分类的问题： 怎样判断肿瘤是否恶性？

很明显线性回归用于分类问题无法处理边界点的位置。

同时，线性回归健壮性不够，一旦有噪声，立刻“投降”

使用逻辑斯蒂回归 —— 分类问题

Sigmoid函数（压缩函数）

sigmoid函数中，e-z 中 z 的正负决定了 g(z) 的值最后是大于 0.5 还是小于 0.5；即 z 大于 0 时，g(z) 大于 0.5，z 小于 0 时，g(z)小于 0.5

当 z 对应的表达式为分类边界时，恰好有分类边界两侧对应 z 正负不同，也就使得分类边界两边分别对应 g(z)>0.5 和 g(z)<0.5，因此根据 g(z) 与 0.5 的大小关系，就可以实现分类

来看两个示例：

我们将线性回归拟合出来的值用压缩函数进行压缩，压缩完成后用 0.5 做一个概率的判定边界，就能把样本分成两类，即正样本和负样本

逻辑斯谛回归损失函数

• 平方损失函数的问题
  

如果使用梯度下降法求解算法可能无法得到全局最优解，最小二乘法求解不适用于多元函数。

我们期待的损失函数为一个凸函数，可以使用梯度下降求解最优质值。

考虑到对数函数中可以根据零点将数据定义划分为正类和负类：

因此，在逻辑回归分类算法中，我们的损失函数定义如下：

因此，在逻辑回归分类算法中，我们的损失函数定义如下：

梯度下降法求解

代码案例

import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.datasets import load_iris

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt


if __name__ == "__main__":
    #引入sklearn里面的数据集，iris鸢尾花
    iris = load_iris()
    df = pd.DataFrame(data = iris.data, columns = iris.feature_names)
    df['class'] = iris.target
    df['class'] = df['class'].map({
   0:iris.target_names[0], 1:iris.target_names[1], 2:iris.target_names[2]})


    #path = 'iris.data'
    #data = pd.read_csv(path, header=None)


    #对类别进行编码
    df[4] = pd.Categorical(data[4]).codes


    #划分训练集测试集
    x,y = np.split(data.values, (4,), axis=1)
    x = x[:, :2]


    #创建训练模型
    lr = Pipeline( [('sc',StandardScaler()),('poly',PolynomialFeatures(degree=2)),('clf',LogisticRegression())] )

    lr.fit(x, y.ravel())
    y_hat = lr.predict(x)
    y_hat_prob = lr.predict_proba(x)
    np.set_printoptions(suppress=True)

    #print('y_hat = \n', y_hat)
    #print('y_hat_prob = \n', y_hat_prob)
    print('准确率：%.2f%%' % (100 * np.mean(y_hat == y.ravel())))


     # 画图
    N, M = 500, 500  # 横纵各采样多少个值
    x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max()  # 第0列的范围
    x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max()  # 第1列的范围
    t1 = np.linspace(x1_min, x1_max, N)
    t2 = np.linspace(x2_min, x2_max, M)
    x1, x2 = np.meshgrid(t1, t2)  # 生成网格采样点
    x_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)  # 测试点

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    y_hat = lr.predict(x_test)  # 预测值
    y_hat = y_hat.reshape(x1.shape)  # 使之与输入的形状相同

    plt.figure(facecolor='w')
    plt.pcolormesh(x1, x2, y_hat)  # 预测值的显示
    plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=np.squeeze(y), s=50)  # 样本的显示
    plt.xlabel('花萼长度', fontsize=14)
    plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=14)
    plt.xlim(x1_min, x1_max)
    plt.ylim(x2_min, x2_max)
    plt.grid()
    plt.title("Logistic回归-鸢尾花", fontsize=17)
    plt.show()

转载：https://blog.csdn.net/weixin_42796403/article/details/113815647