零基础机器学习|逻辑回归（判断客户是否患病）

本文主要是介绍零基础机器学习|逻辑回归（判断客户是否患病），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、逻辑回归本质

从回归问题到分类问题，比如是1否0患病，是1否0可以贷款等
机器学习的分类过程就是可能性大小的过程
用线性回归函数+阶跃函数实现分类。如果单纯的用分类线实施分类会造成有些点预测的误差大，而回归函数对于一些靠近0、1 的点既是中间点不能很好的分类预测，于是引入sigmoid函数，样本越靠近分类阈值，函数对它们越来越敏感如下图

对于这种s型函数，我们称为logistic function 即为逻辑函数，请注意logic function 和logistic function不是同一个东西
sigmoid函数的公式$$g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$$ 与线性回归模型的式子$$z=w_0{x}_0+w_1+x_1+....+w_n{x}_n+b=W^{T}X$$联立得到$$h(x)=\frac{1}{1+e^{-(W^{T}X)}}$$既是逻辑回归的假设函数，想象一下上述表示的图像为线性回归函数+阶跃函数。

二、损失函数与梯度下降函数使用logisticRegression

对照之前的线性回归函数的损失函数，我们自定义了loss function和gradient_descent ，对于这里的逻辑回归函数我们并不能直接使用，要增加sigmoid的函数细节这里不过多展示代码细节，因为对于数据集来说，容易出现迭代次数过多导致的过拟合（后续正则化处理）现象，所以我们直接调用python中封装好的逻辑回归模型进行数据的训练，代码如下

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train,y_train)
print("Sk learn逻辑回归准确率为{:.2f}".format(lr.score(X_test,y_test)*100))

三、哑特征处理

数据集中的中文要处理成数字0，1…这样的形式有助于机器识别，有时候对于转换类型多的数字，比如中毒类型有1，2，3，4种类型，但是与数字大小无关，所以机器就会误以为这是中毒程度去比较，实际上只是一个代号，解决方式就是把一个变量转换成多个哑变量，如下代码

a = pd.get_dummies(df_heart['cp'],prefix = 'cp')
b = pd.get_dummies(df_heart['thal'], prefix = 'thal')
c = pd.get_dummies(df_heart['slope'],prefix = 'slope)

将原始的特征拆分成二进制编码，使用pandas库中的dummies（拆分对象，拆分后的前缀保留名）

说明

导入数据后，调用from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler进行数据归一化处理，然后拆分数据调用from sklearn.model_selection import train_test_split ，最后进行逻辑函数库的调用得到最后的测试准确率

四、（优化）正则化，欠拟合，过拟合

正则化（regularization）：调整模型，约束权重
调整数据，特征缩放：
1.标准化（normalization）：数据正太分布，平均值0，标准差1
2.规范化（standardization）：限定在一个范围里面[ 0,1]

1、 拟合问题（过 欠拟合）

过拟合：数据高度重合训练集，无泛化能力到测试集，正则化解决
欠拟合：数据在测试集和训练集的误差都很大，提高迭代次数

2、正则解决

分类：L1 根据权重的绝对值综合来乘法惩罚权重（套索Lasso回归）
L2 根据全权重的平方惩罚权重（岭Ridge回归）

正则化参数——c值
C值越大，分类精度越大，过拟合
C值过小，正则为了追求泛化效果，导致失去区分度
如何选C值
1）选择高的测试集准确率
2）选择训练集和测试集之间准确率小的
以下是关于鸢尾花的花萼花瓣的分类算法，注意观察正则化后调整C参数的准确率

import numpy as np
import numpy as pd
from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()#获取sklearn里面的鸢尾花数据集
x_sepal = iris.data[:,[0,1]]#全部行+第一二列数据
x_pedal = iris.data[:,[2,3]]
y = iris.target#获取标签值from sklearn.model_selection import train_test_split#数据拆分测试和训练
from sklearn.preprocessing import StandardScaler#标准化
X_train_sepal,X_test_sepal,y_train_sepal,y_test_sepal =train_test_split \(x_sepal,y , test_size = 0.3,random_state=0)
scaler = StandardScaler();
X_train_sepal = scaler.fit_transform(X_train_sepal)
X_test_sepal = scaler.transform(X_test_sepal)
##可以省略以下的标签合并
# X_combined_sepal = np.vstack((X_train_sepal,X_test_sepal))
# Y_combined_sepal = np.hstack((y_train_sepal,y_test_sepal))from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression(penalty = 'l2',C = 0.1)#设定正则类型和C参数
lr.fit(X_train_sepal,y_train_sepal)#lr中没有fit_transform
score = lr.score(X_test_sepal,y_test_sepal)
print("SKlearn测试的准确率{:.2f}".format(score*100))from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression(penalty = 'l2',C = 10)#设定正则类型L2，和C参数值
lr.fit(X_train_sepal,y_train_sepal)
score = lr.score(X_test_sepal,y_test_sepal)
print("修改C后SKlearn测试的准确率{:.2f}".format(score*100))

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