《机器学习实战》Logisic回归算法(2)之从疝气病症预测病马的死亡率

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《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法
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github 源码同步:https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Python

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关于回归算法的分析与scikit-learn代码分析实现请参考:点击阅读 
关于回归算法的理论分析和python代码实现请参考: 点击阅读  本篇主要是使用  《机器学习实战》Logistic回归算法(1)构建的模型代码进行案例实战

使用logistic回归估计马疝气病的死亡率的步骤
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空缺值
3、分析数据:可视化并观察数据
4、训练算法:使用优化算法,找到最佳回归系数
5、测试算法:为了量化回归的效果,需要观察错误率,根据错误率决定是否退回到训练阶段,通过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:

针对数据预处理的一些问题和解决办法

自动填入缺失值的三种策略


1:使用一个全局常量填充缺失值,将缺失的属性值用同一个常熟代替
2:使用与给定记录属于同一类的所有样本的均值和众数填充默认值,加入某数据集的一条属于a类的记录在A属性下存在缺失值,那么可以用该属性上属于a类的全部记录的平均值来代替该缺失值
3:用可能值来代替缺失值,可以用回归,基于推理的工具或者决策树归纳确定,加入利用数据集中其他顾客的属性,可以构造一颗决策树来预测相同属性的缺失值

噪声数据的平滑方法

1:分箱,通过考察邻居来平滑有序数据的值
     平均值平滑,中值平滑,边界平滑
2:聚类,将类似的值组织成群或者簇,离群点可以被检测,通过删除离群点来平滑数据
3:回归,通过回归方法(线性回归,非线性回归)让数据适合一个函数来平滑数据

数据规范化三种方法

1:最小-最大规范化
    value = (当前值 - min)/(max - min)
2:z-score规范化
    (1):计算求得平均值avg,标准差t
    (2):规范化,value=(当前值 - avg)/t
3:小数定标规范化
    通过移动属性f的小数点位置进行规范化,小数点移动位数依赖于f的最大绝对值

数据离散化

1:监督离散化   离散化过程中使用类别信息
    基于熵的离散化方法,采用自定向下的分裂技术,在计算和确定分裂点时利用类分布信息

2:非监督;离散化   离散化过程中没有使用类别信息
    (1)等宽离散化:将属性的值域划分成相同宽度的区间,区间的个数由用户指定,存在的问题是实例分布非常不均匀
    (2)等频离散化:将相同数量的对象放进每个区间,区间个数由用户指定
        等频方法的一种变体是近似等频离散化方法,其基本思想是基于数据近似服从正太分布的假设,对连续数据进行离散化
    (3)基于聚类的离散化方法

本实例采用的处理缺失值得办法是,过滤掉label为空的数据,同时将数据中除了类别标签之外的所有空值填充0,且所用数据为处理后的数据(点击下载训练数据集 测试数据集),下面看代码

#coding:utf-8
'''
Created on 2016/4/25

@author: Gamer Think
'''
import LogisticRegession as lr
from numpy import *

#二分类问题进行分类
def classifyVector(inX,weights):
    prob = lr.sigmoid(sum(inX * weights))
    if prob>0.5:
        return 1.0
    else:
        return 0.0

#训练和测试
def colicTest():
    frTrain = open('horseColicTraining.txt'); frTest = open('horseColicTest.txt')
    trainingSet = []; trainingLabels = []
    #训练回归模型
    for line in frTrain.readlines():
        currLine = line.strip().split('\t')
        lineArr =[]
        for i in range(21):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        trainingSet.append(lineArr)
        trainingLabels.append(float(currLine[21]))
    trainWeights = lr.stocGradAscent1(array(trainingSet), trainingLabels, 1000)
    errorCount = 0; numTestVec = 0.0
    #测试回归模型
    for line in frTest.readlines():
        numTestVec += 1.0
        currLine = line.strip().split('\t')
        lineArr =[]
        for i in range(21):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        if int(classifyVector(array(lineArr), trainWeights))!= int(currLine[21]):
            errorCount += 1
    errorRate = (float(errorCount)/numTestVec)
    print "the error rate of this test is: %f" % errorRate
    return errorRate
    
def multiTest():
    numTests = 10
    errorSum = 0.0
    for k in range(numTests):
        errorSum += colicTest()
    print "after %d iterations the average error rate is: %f" % (numTests,errorSum/float(numTests))


if __name__=="__main__":
    multiTest()  

代码解读:

colicTest():打开测试集和训练集,并对数据进行格式化处理,并调用stocGradAscent1()函数进行回归系数的计算,设置迭代次数为500,这里可以自行设定,在系数计算完之后,导入测试集并计算分类错误率。整体看来,colictest()函数具有完全独立的功能,多次运行的结果可能稍有不同,这是因为其中包含有随机的成分在里边,如果计算的回归系数是完全收敛,那么结果才是确定的

multiTest():调用 colicTest() 10次并求结果的平均值


运行结果如下图:

《机器学习实战》Logisic回归算法(2)之从疝气病症预测病马的死亡率_第1张图片

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