python机器基础逻辑回归与非监督学习

一、逻辑回归

1.模型的保存与加载

模型训练好之后,可以直接保存,需要用到joblib库。保存的时候是pkl格式,二进制,通过dump方法保存。加载的时候通过load方法即可。

安装joblib:conda install joblib

保存:joblib.dump(rf, 'test.pkl')

加载:estimator = joblib.load('模型路径')

加载后直接将测试集代入即可进行预测。

2.逻辑回归原理

逻辑回归是一种分类算法,但该分类的标准,是通过h(x)输入后,使用sigmoid函数进行转换,同时根据阈值,就能够针对不同的h(x)值,输出0-1之间的数。我们将这个0-1之间的输出,认为是概率。假设阈值是0.5,那么,大于0.5的我们认为是1,否则认为是0。逻辑回归适用于二分类问题。

①逻辑回归的输入

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可以看出,输入还是线性回归的模型,里面还是有权重w,以及特征值x,我们的目标依旧是找出最合适的w。

②sigmoid函数

该函数图像如下:

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该函数公式如下:

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z就是回归的结果h(x),通过sigmoid函数的转化,无论z是什么值,输出都是在0-1之间。那么我们需要选择最合适的权重w,使得输出的概率及所得结果,能够尽可能地贴近训练集的目标值。因此,逻辑回归也有一个损失函数,称为对数似然损失函数。将其最小化,便可求得目标w。

③逻辑回归的损失函数

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损失函数在y=1和0的时候的函数图像如下:

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由上图可看出,若真实值类别是1,则h(x)给出的输出,越接近于1,损失函数越小,反之越大。当y=0时同理。所以可据此,当损失函数最小的时候,我们的目标就找到了。

④逻辑回归特点

逻辑回归也是通过梯度下降进行的求解。对于均方误差来说,只有一个最小值,不存在局部最低点;但对于对数似然损失,可能会出现多个局部最小值,目前没有一个能完全解决局部最小值问题的方法。因此,我们只能通过多次随机初始化,以及调整学习率的方法来尽量避免。不过,即使最后的结果是局部最优解,依旧是一个不错的模型。

3.逻辑回归API

sklearn.linear_model.LogisticRegression

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其中penalty是正则化方式,C是惩罚力度。

4.逻辑回归案例

①案例概述

给定的数据中,是通过多个特征,综合判断肿瘤是否为恶性。

②具体流程

由于算法的流程基本一致,重点都在于数据和特征的处理,因此本文中不再详细阐述,代码如下:

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注意:

逻辑回归的目标值不是0和1,而是2和4,但不需要进行处理,算法中会自动标记为0和1

算法预测完毕后,如果想看召回率,需要注意对所分的类别给出名字,但给名字之前需要先贴标签。见上图。否则方法不知道哪个是良性,哪个是恶性。贴标签的时候顺序需对应好。

一般情况下,哪个类别的样本少,就按照哪个来去判定。比如恶性的少,就以“判断属于恶性的概率是多少”来去判断

5.逻辑回归总结

应用:广告点击率预测、是否患病等二分类问题

优点:适合需要得到一个分类概率的场景

缺点:当特征空间很大时,逻辑回归的性能不是很好 (看硬件能力)

二、非监督学习

非监督学习就是,不给出正确答案。也就是说数据中没有目标值,只有特征值。

1.k-means聚类算法原理

假设聚类的类别为3类,流程如下:

①随机在数据中抽取三个样本,作为类别的三个中心点

②计算剩余的点分别道三个中心点的距离,从中选出距离最近的点作为自己的标记。形成三个族群

③分别计算这三个族群的平均值,把三个平均值与之前的三个中心点进行比较。如果相同,结束聚类,如果不同,把三个平均值作为新的聚类中心,重复第二步。

2.k-means API

sklearn.cluster.KMeans

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通常情况下,聚类是做在分类之前。先把样本进行聚类,对其进行标记,接下来有新的样本的时候,就可以按照聚类所给的标准进行分类。

3.聚类性能评估

①性能评估原理

简单来说,就是类中的每一个点,与“类内的点”的距离,以及“类外的点”的距离。距离类内的点,越近越好。而距离类外的点,越远越好。

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如果sc_i 小于0,说明a_i 的平均距离大于最近的其他簇。 聚类效果不好

如果sc_i 越大,说明a_i 的平均距离小于最近的其他簇。 聚类效果好

轮廓系数的值是介于 [-1,1] ,越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优

②性能评估API

sklearn.metrics.silhouette_score

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聚类算法容易收敛到局部最优,可通过多次聚类解决。

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