《机器学习实战》-逻辑(Logistic)回归

2021/4/15 18:55:24

本文主要是介绍《机器学习实战》-逻辑(Logistic)回归,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

目录

  • Logistic 回归
    • 本章内容
    • 回归算法
    • Logistic 回归的一般过程
    • Logistic的优缺点
  • 基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类
    • Sigmoid 函数
    • Logistic 回归分类器
    • 图5-1 两种坐标尺度下的 Sigmoid 函数图
  • 基于最优化方法的最佳回归系数确定
    • 梯度上升法
    • 图5-2 梯度上升图
    • 梯度下降算法
  • 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数
    • 图5-3 数据集图
    • 梯度上升算法的伪代码
    • 程序5-1 Logistic 回归梯度上升优化算法
    • 分析数据:画出决策边界
    • 程序5-2 画出数据集和 Logistic 回归最佳拟合直线的函数
    • 图5-4 梯度上升算法500次迭代后的结果
    • 训练算法:随机梯度上升
    • 随机梯度上升算法伪代码
    • 程序5-3 随机梯度上升算法
    • 图5-5 随机梯度上升算法图
    • 程序5-4 改进的随机梯度上升算法
    • 图5-6 改进随机梯度上升算法图
  • 示例:从疝气病预测病马的死亡率
    • 示例:使用 Logistic 回归估计马疝病的死亡率
    • 准备数据:处理数据中的缺失值
    • 测试算法:用 Logistic 回归进行分类
  • 完整代码logRegres.py
  • 总结


Logistic 回归

本章内容

  • Sigmoid 函数和 Logistic 回归分类器
  • 最优化理论初步
  • 梯度下降最优化算法
  • 数据中的缺失项处理

回归算法

  • 回归算法:假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。与分类算法一样同属于监督学习。

Logistic 回归的一般过程

  1. 收集数据:采用任意方法收集数据。
  2. 准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型。
  3. 分析数据:采用任意方法对数据进行分析。
  4. 训练算法:大部分时间讲用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。
  5. 测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快。
  6. 使用算法:基于训练好的回归系数对这些数值进行简单的回归计算,判定他们属于哪个类别,在此基础上做一些其他分析工作。

Logistic的优缺点

  • 优点:计算代价不高,易于理解和实现。
  • 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高。
  • 适用数据类型:数值型和标称型。

基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类

Sigmoid 函数

  • 海维赛德阶跃函数(单位阶跃函数):输出只有0或1的函数,并且0到1的过程属于跳跃过程,即非0即1。
  • Sigmoid 函数:x=0时,sigmoid 值为0.5;随着 x 的增大,对应值将逼近1;随着 x 的减小,对应值将逼近0。
  • Sigmoid 函数公式:\(\sigma(z)={\frac{1}{1+e^{-z}}}\)。

Logistic 回归分类器

  • Logistic 回归分类器:我们在每个特征上都乘以一个回归系数  之后详细介绍,然后把所有的结果值相加,将这个总和代入 sigmoid 函数,进而得到一个范围在0~1之间的数值。大于0.5的数据被分入1类,小于0.5即被归入0类。

图5-1 两种坐标尺度下的 Sigmoid 函数图

  • 通过图5-1 下面一张图可以看出,如果横坐标的尺度足够大,在 x=0出 sigmoid 函数看起来很像阶跃函数。

基于最优化方法的最佳回归系数确定

  • Sigmoid函数的输入记为 z,可由该公式得出:\(z=w_0x_0+w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n\)。
  • 上述公式向量写法:\(z=w^Tx\)  向量 x 是分类器的输入数据,向量 w 是我们需要找的最佳参数(系数)。

梯度上升法

  • 梯度上升法:沿着函数的梯度方向探寻某函数的最大值。即求函数的最大值。
  • 如果梯度记为\(\nabla\),则函数\(f(x,y)\)的梯度公式:\(\nabla f(x,y)=\begin{pmatrix} {\frac{\part f(x,y)}{\part x}} \\ {\frac{\part f(x,y)}{\part y}} \\ \end{pmatrix}\)。
  • \({\frac{\part f(x,y)}{\part x}}\):沿 x 的方向移动\({\frac{\part f(x,y)}{\part x}}\),函数\(f(x,y)\)必须要在待计算的点上有定义并且可微。
  • \({\frac{\part f(x,y)}{\part y}}\):沿 x 的方向移动\({\frac{\part f(x,y)}{\part y}}\),函数\(f(x,y)\)必须要在待计算的点上有定义并且可微。

图5-2 梯度上升图

  • 通过图5-2 可以看出梯度上升算法到达每个点后都会重新估计移动的方向。
  • 梯度上升算法的迭代公式:\(w:=w+\alpha \nabla_wf(w)\),该公式将一直被迭代执行,直至达到某个停止条件为止。
  • \(\alpha\):移动量的大小,称为步长。

梯度下降算法

  • 梯度下降算法:沿着函数的梯度方向探寻某函数的最小值。即求函数的最小值。
  • 梯度下降算法的迭代公式:\(w:=w-\alpha \nabla_wf(w)\)

训练算法:使用梯度上升找到最佳参数

图5-3 数据集图

  • 图5-3中有100个样本点,每个点包含两个数值型特征 X1和X2。

梯度上升算法的伪代码

每个回归系数初始化为1
重复 R 次:
    计算整个数据集的梯度
    使用 alpha*gradient 更新回归系数的向量
    返回回归系数

程序5-1 Logistic 回归梯度上升优化算法

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from path_settings import machine_learning_PATH

data_set_path = os.path.join(machine_learning_PATH, '第五章/data-set')
testSet_path = os.path.join(data_set_path, 'testSet.txt')
horseColicTraining_path = os.path.join(data_set_path, 'horseColicTraining.txt')
horseColicTest_path = os.path.join(data_set_path, 'horseColicTest.txt')


def load_data_set():
    """导入数据集"""
    data_mat = []
    label_mat = []

    # 循环导入.txt文本数据构造成列表
    fr = open(testSet_path)
    for line in fr.readlines():
        line_arr = line.strip().split()
        data_mat.append([1, float(line_arr[0]), float(line_arr[1])])
        label_mat.append(int(line_arr[2]))

    return data_mat, label_mat


def sigmoid(in_x):
    return 1 / (1 + np.exp(-in_x))


def grad_ascent(data_mat_in, class_labels):
    # 生成特征矩阵
    data_matrix = np.mat(data_mat_in)
    # 生成标记矩阵并反置
    label_mat = np.mat(class_labels).transpose()

    # 计算data_matrix的行列
    m, n = np.shape(data_matrix)

    # 设置移动的步长为0.001
    alpha = 0.001
    # 设置最大递归次数500次
    max_cycles = 500

    # 初始化系数为1*3的元素全为1的矩阵
    weights = np.ones((n, 1))

    # 循环迭代梯度上升算法
    for k in range(max_cycles):
        # 计算真实类别与预测类别的差值
        h = sigmoid(data_matrix * weights)
        error = (label_mat - h)
        
        # 调整回归系数
        weights = weights + alpha * data_matrix.transpose() * error

    return weights


def test_grad_ascent():
    data_mat, label_mat = load_data_set()
    weights = grad_ascent(data_mat, label_mat)
    print(weights)
    """
    [[ 4.12414349]
     [ 0.48007329]
     [-0.6168482 ]]
    """


if __name__ == '__main__':
    test_grad_ascent()

分析数据:画出决策边界

  • 该节将通过代码画出决策边界

程序5-2 画出数据集和 Logistic 回归最佳拟合直线的函数

def plot_best_fit(wei):
    # getA==np.asarrayz(self)
    # 使用__class__.__name__为了判断是梯度上升和随机梯度上升
    if wei.__class__.__name__ == 'matrix':
        weights = wei.getA()
    elif wei.__class__.__name__ == 'ndarray':
        weights = wei
    else:
        weights = wei

    data_mat, label_mat = load_data_set()

    # 把特征集转换成数组
    data_arr = np.array(data_mat)
    n = np.shape(data_arr)[0]

    # 循环数据集分类
    xcord1 = []
    ycord1 = []
    xcord2 = []
    ycord2 = []
    for i in range(n):
        if int(label_mat[i]) == 1:
            xcord1.append(data_arr[i, 1])
            ycord1.append(data_arr[i, 2])
        else:
            xcord2.append(data_arr[i, 1])
            ycord2.append(data_arr[i, 2])

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s')
    ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green')

    # 0.1是步长
    x = np.arange(-3, 3, 0.1)
    # 假设 sigmoid 函数为0,并且这里的 x,y 相当于上述的 x1和x2即可得出 y 的公式
    y = (-weights[0] - weights[1] * x) / weights[2]

    ax.plot(x, y)
    plt.xlabel('X1')
    plt.ylabel('X2')
    plt.show()


def test_plot_best_fit():
    data_mat, label_mat = load_data_set()
    weights = grad_ascent(data_mat, label_mat)
    plot_best_fit(weights)


if __name__ == '__main__':
    # test_grad_ascent()
    test_plot_best_fit()

图5-4 梯度上升算法500次迭代后的结果

  • 通过图5-4 可以看出我们只分错了2-4个点。

训练算法:随机梯度上升

  • 梯度上升法每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集,如果样本或者特征数过多就应该考虑使用随机梯度上升算法。
  • 随机梯度上升:一次仅用一个样本点来更新回归系数,不需要重新读取整个数据集。

随机梯度上升算法伪代码

所有回归系数初始化为1
对数据集中每个样本
    计算该样本的梯度
    使用 alpha*gradient 更新回归系数值
返回回归系数值

程序5-3 随机梯度上升算法

def stoc_grad_ascent0(data_matrix, class_labels):
    """随机梯度上升算法"""
    m, n = np.shape(data_matrix)

    alpha = 0.01
    weights = np.ones(n)
    for i in range(m):
        # 使用 sum 函数得出一个值,只用计算一次
        h = sigmoid(sum(data_matrix[i] * weights))
        error = class_labels[i] - h
        weights = weights + alpha * error * data_matrix[i]

    return weights


def test_stoc_grad_ascent0():
    data_arr, label_mat = load_data_set()
    weights = stoc_grad_ascent0(np.array(data_arr), label_mat)
    plot_best_fit(weights)


if __name__ == '__main__':
    # test_grad_ascent()
    # test_plot_best_fit()
    test_stoc_grad_ascent0()
  • 梯度上升和随机梯度上升:从代码中我们可以看到前者变量 h 和误差 error 都是向量,而后者全是数值;前者是矩阵转换,后者则是 numpy 数组。

图5-5 随机梯度上升算法图

  • 图5-5可以看出随机梯度上升算法的最佳拟合直线并非最佳分类线

程序5-4 改进的随机梯度上升算法

def stoc_grad_ascent1(data_matrix, class_labels, num_iter=150):
    """改进随机梯度上升算法,默认迭代150次"""
    m, n = np.shape(data_matrix)
    weights = np.ones(n)
    for j in range(num_iter):
        data_index = list(range(m))
        for i in range(m):
            # 每次迭代减小 alpha 的值,但最小为0.01,确保新数据依然有影响。缓解系数波动的情况
            alpha = 4 / (1 + j + i) + 0.01

            # 随机选取值进行更新
            rand_index = int(np.random.uniform(0, len(data_index)))

            h = sigmoid(sum(data_matrix[rand_index] * weights))
            error = class_labels[rand_index] - h
            weights = weights + alpha * error * data_matrix[rand_index]

            # 删除更新后的值
            del (data_index[rand_index])

    return weights


def test_stoc_grad_ascent1():
    data_arr, label_mat = load_data_set()
    weights = stoc_grad_ascent1(np.array(data_arr), label_mat)
    plot_best_fit(weights)


if __name__ == '__main__':
    # test_grad_ascent()
    # test_plot_best_fit()
    # test_stoc_grad_ascent0()
    test_stoc_grad_ascent1()

图5-6 改进随机梯度上升算法图

  • 图5-6可以看出150次的跌打就能得到一条很好的分类线,而梯度上升算法需要迭代500次。

示例:从疝气病预测病马的死亡率

  • 疝气病:描述马胃肠痛的术语
  • 数据集中包含368个样本和28个特征,并且有30%的值是缺失的

示例:使用 Logistic 回归估计马疝病的死亡率

  1. 收集数据:给定数据文件
  2. 准备数据:用 Python 解析文本文件并填充缺失值
  3. 分析数据:可视化并观察数据
  4. 训练算法:使用优化算法,找到最佳的系数
  5. 测试算法:观察错误率,根据错误率决定是否会退到训练阶段;改变迭代的次数和步长等参数来得到更好的回归系数
  6. 使用算法:实现一个简单的程序来手机马的症状并输出预测结果

准备数据:处理数据中的缺失值

  • 数据的获取是相当昂贵的,扔掉和重新获取都是不可取的
  • 以下几种方法可以解决数据的缺失的问题
  1. 使用可用特征的均值来填补缺失值
  2. 使用特殊值来填补缺失值
  3. 忽略有缺失值的样本
  4. 使用相似样本的均值填补缺失值
  5. 使用另外的机器学习算法预测缺失值
  • 预处理第一件事:用0替代所有的缺失值,因为缺失值为0时回归系数的更新公式不会更新并且 sigmoid(0)=0.5,他对结果的预测不具有任何倾向性
  • 预处理第二件事:对于数据标记缺失的数据舍弃,因为标记很难确定采用某个合适的值来替换。
  • 预处理后的文件:对于原始数据文件可以去 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Horse+Colic 获取,此处只提供预处理之后的文件

测试算法:用 Logistic 回归进行分类

def classify_vector(in_x, weights):
    prob = sigmoid(sum(in_x * weights))
    if prob > 0.5:
        return 1
    else:
        return 0


def colic_test():
    """马疝病造成马死亡概率预测"""
    fr_train = open(horseColicTraining_path)
    fr_test = open(horseColicTest_path)

    training_set = []
    training_labels = []
    for line in fr_train.readlines():
        # 切分所有特征并把特征加入 line_arr 列表中
        curr_line = line.strip().split('\t')  # type:list
        line_arr = []
        for i in range(21):
            line_arr.append(float(curr_line[i]))
        # 分开处理特征和标记
        training_set.append(line_arr)
        training_labels.append(float(curr_line[21]))

    train_weights = stoc_grad_ascent1(np.array(training_set), training_labels, 500)
    print(train_weights)

    error_count = 0
    num_test_vec = 0
    for line in fr_test.readlines():
        num_test_vec += 1
        curr_line = line.strip().split('\t')  # type:list
        line_arr = []
        for i in range(21):
            line_arr.append(float(curr_line[i]))

        # 通过比较样本标记与输入系数与特征相乘值 sigmoid 函数得到的标记判断是否预测失误
        if int(classify_vector(np.array(line_arr), train_weights)) != int(curr_line[21]):
            error_count += 1

    error_rate = (float(error_count) / num_test_vec)
    print('测试集的错误率: {}'.format(error_rate))
    # 测试集的错误率: 0.373134328358209

    return error_rate


def multi_test():
    num_tests = 10
    error_sum = 0
    for k in range(num_tests):
        error_sum += colic_test()
    print('迭代 {} 次后平均错误率为: {}'.format(num_tests, error_sum / float(num_tests)))
    # 迭代 10 次后平均错误率为: 0.3656716417910448


if __name__ == '__main__':
    # test_grad_ascent()
    # test_plot_best_fit()
    # test_stoc_grad_ascent0()
    # test_stoc_grad_ascent1()
    multi_test()

完整代码logRegres.py

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from path_settings import machine_learning_PATH

data_set_path = os.path.join(machine_learning_PATH, '第五章/data-set')
testSet_path = os.path.join(data_set_path, 'testSet.txt')
horseColicTraining_path = os.path.join(data_set_path, 'horseColicTraining.txt')
horseColicTest_path = os.path.join(data_set_path, 'horseColicTest.txt')


def load_data_set():
    """导入数据集"""
    data_mat = []
    label_mat = []

    # 循环导入.txt文本数据构造成列表
    fr = open(testSet_path)
    for line in fr.readlines():
        line_arr = line.strip().split()
        data_mat.append([1, float(line_arr[0]), float(line_arr[1])])
        label_mat.append(int(line_arr[2]))

    return data_mat, label_mat


def sigmoid(in_x):
    """构造 sigmoid 函数"""
    return 1 / (1 + np.exp(-in_x))


def grad_ascent(data_mat_in, class_labels):
    """梯度上升算法"""
    # 生成特征矩阵
    data_matrix = np.mat(data_mat_in)
    # 生成标记矩阵并反置
    label_mat = np.mat(class_labels).transpose()

    # 计算data_matrix的行列
    m, n = np.shape(data_matrix)

    # 设置移动的步长为0.001
    alpha = 0.001
    # 设置最大递归次数500次
    max_cycles = 500

    # 初始化系数为1*3的元素全为1的矩阵
    weights = np.ones((n, 1))

    # 循环迭代梯度上升算法
    for k in range(max_cycles):
        # 计算真实类别与预测类别的差值
        h = sigmoid(data_matrix * weights)
        error = (label_mat - h)

        # 调整回归系数
        weights = weights + alpha * data_matrix.transpose() * error

    return weights


def test_grad_ascent():
    data_mat, label_mat = load_data_set()
    weights = grad_ascent(data_mat, label_mat)
    print(weights)
    """
    [[ 4.12414349]
     [ 0.48007329]
     [-0.6168482 ]]
    """


def plot_best_fit(wei):
    """画出被分割的数据集"""
    # getA==np.asarrayz(self)
    # 使用__class__.__name__为了判断是梯度上升和随机梯度上升
    if wei.__class__.__name__ == 'matrix':
        weights = wei.getA()
    elif wei.__class__.__name__ == 'ndarray':
        weights = wei
    else:
        weights = wei

    data_mat, label_mat = load_data_set()

    # 把特征集转换成数组
    data_arr = np.array(data_mat)
    n = np.shape(data_arr)[0]

    # 循环数据集分类
    xcord1 = []
    ycord1 = []
    xcord2 = []
    ycord2 = []
    for i in range(n):
        if int(label_mat[i]) == 1:
            xcord1.append(data_arr[i, 1])
            ycord1.append(data_arr[i, 2])
        else:
            xcord2.append(data_arr[i, 1])
            ycord2.append(data_arr[i, 2])

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s')
    ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green')

    # 0.1是步长
    x = np.arange(-3, 3, 0.1)
    # 假设 sigmoid 函数为0,并且这里的 x,y 相当于上述的 x1和x2即可得出 y 的公式
    y = (-weights[0] - weights[1] * x) / weights[2]

    ax.plot(x, y)
    plt.xlabel('X1')
    plt.ylabel('X2')
    plt.show()


def test_plot_best_fit():
    data_mat, label_mat = load_data_set()
    weights = grad_ascent(data_mat, label_mat)
    plot_best_fit(weights)


def stoc_grad_ascent0(data_matrix, class_labels):
    """随机梯度上升算法"""
    m, n = np.shape(data_matrix)

    alpha = 0.01
    weights = np.ones(n)
    for i in range(m):
        # 使用 sum 函数得出一个值,只用计算一次
        h = sigmoid(sum(data_matrix[i] * weights))
        error = class_labels[i] - h
        weights = weights + alpha * error * data_matrix[i]

    return weights


def test_stoc_grad_ascent0():
    data_arr, label_mat = load_data_set()
    weights = stoc_grad_ascent0(np.array(data_arr), label_mat)
    plot_best_fit(weights)


def stoc_grad_ascent1(data_matrix, class_labels, num_iter=150):
    """改进随机梯度上升算法,默认迭代150次"""
    m, n = np.shape(data_matrix)
    weights = np.ones(n)
    for j in range(num_iter):
        data_index = list(range(m))
        for i in range(m):
            # 每次迭代减小 alpha 的值,但最小为0.01,确保新数据依然有影响。缓解系数波动的情况
            alpha = 4 / (1 + j + i) + 0.01

            # 随机选取值进行更新
            rand_index = int(np.random.uniform(0, len(data_index)))

            h = sigmoid(sum(data_matrix[rand_index] * weights))
            error = class_labels[rand_index] - h
            weights = weights + alpha * error * data_matrix[rand_index]

            # 删除更新后的值
            del (data_index[rand_index])

    return weights


def test_stoc_grad_ascent1():
    data_arr, label_mat = load_data_set()
    weights = stoc_grad_ascent1(np.array(data_arr), label_mat)
    plot_best_fit(weights)


def classify_vector(in_x, weights):
    prob = sigmoid(sum(in_x * weights))
    if prob > 0.5:
        return 1
    else:
        return 0


def colic_test():
    """马疝病造成马死亡概率预测"""
    fr_train = open(horseColicTraining_path)
    fr_test = open(horseColicTest_path)

    training_set = []
    training_labels = []
    for line in fr_train.readlines():
        # 切分所有特征并把特征加入 line_arr 列表中
        curr_line = line.strip().split('\t')  # type:list
        line_arr = []
        for i in range(21):
            line_arr.append(float(curr_line[i]))
        # 分开处理特征和标记
        training_set.append(line_arr)
        training_labels.append(float(curr_line[21]))

    train_weights = stoc_grad_ascent1(np.array(training_set), training_labels, 500)
    print(train_weights)

    error_count = 0
    num_test_vec = 0
    for line in fr_test.readlines():
        num_test_vec += 1
        curr_line = line.strip().split('\t')  # type:list
        line_arr = []
        for i in range(21):
            line_arr.append(float(curr_line[i]))

        # 通过比较样本标记与输入系数与特征相乘值 sigmoid 函数得到的标记判断是否预测失误
        if int(classify_vector(np.array(line_arr), train_weights)) != int(curr_line[21]):
            error_count += 1

    error_rate = (float(error_count) / num_test_vec)
    print('测试集的错误率: {}'.format(error_rate))
    # 测试集的错误率: 0.373134328358209

    return error_rate


def multi_test():
    num_tests = 10
    error_sum = 0
    for k in range(num_tests):
        error_sum += colic_test()
    print('迭代 {} 次后平均错误率为: {}'.format(num_tests, error_sum / float(num_tests)))
    # 迭代 10 次后平均错误率为: 0.3656716417910448


if __name__ == '__main__':
    # test_grad_ascent()
    # test_plot_best_fit()
    # test_stoc_grad_ascent0()
    # test_stoc_grad_ascent1()
    multi_test()

总结

  • Logistic 回归:寻找一个非线性函数 Sigmoid 的最佳拟合参数。
  • 求解过程:通过最优化算法(常用的梯度上升算法),通过简化梯度上升算法得到随机梯度上升算法
  • 对缺失数据的处理:机器学习中最后只能更要的问题之一,主要还是取决于实际应用中的需求。


这篇关于《机器学习实战》-逻辑(Logistic)回归的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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