二元逻辑回归(logistic regression)

目录

一，原理

二，python代码

2.1 数据集的格式

2.2 代码

三，适用条件

一，原理

回归：

        假设存在一些数据点，用一条直线或者曲线或折现去拟合这些点就叫做回归。也就是找出平面点上两个轴变量之间的函数关系，或者其他坐标系下的变量间关系。一句话就是：回归就是依靠已有数据点去拟合函数关系。

        常见的回归有：线性回归，非线性回归，局部加权回归……

逻辑回归：回归的目标是一个二值结果(0和1)，是一种常见的二元分类模型。本质就是线性回归与激活函数sigmoid的结合，与大脑神经元工作方式类似，是入门机器学习的基础。

应用：对于一个具体的实际问题，我们可以得到他既有的一些数据，那么就可以使用逻辑回归对这些数据进行特征处理学习，让计算机去寻找处数据之间的函数关系。当我们得到新的数据，就可以应用计算机得到的函数关系去预测某些数据所产生的结果。

理论来源：

数学实现：

        线性回归指的是多个y=ax+b这种的一元函数进行累加，如下面所说的数据综合体。由于需要进行分类，使用sigmoid函数将连续的线性结果人为分为0和1两种状态。

sigmoid函数：

         以0.5为界限。

使用数学来实现神经元处理信息的过程：

前提：最终结果是0和1，表示两种分类结果。w(数据权重)成了模型的参数。

第一步：定义损失函数

第二步：

求解L(w)的某一个w使其函数值最小，那么与实际结果数据就越吻合。

 第三步：

        看这些符号已经头昏眼花。

第四步：程序实现

二，python代码

2.1 数据集的格式

        命名为testset.txt，是一个N×3的形式。-0.017612与14.053064之间是一个tab的距离。

2.2 代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 定义激活函数sigmoid
def sigmoid(z):
    return 1.0 / (1 + np.exp(-z))


# datas NxD
# labs Nx1
# w    Dx1

# 权重更新
def weight_update(datas, labs, w, alpha=0.01):
    z = np.dot(datas, w)  # Nx1,神经元接受的数据综合体，有N个数据
    h = sigmoid(z)  # Nx1，激活函数的值，0-1之间，相对于预测值
    Error = labs - h  # Nx1，预测值与实际值的误差，Y-h
    w = w + alpha * np.dot(datas.T, Error)
    return w


#进行训练，求解参数，非随机梯度下降
def train_LR(datas, labs, n_epoch=2, alpha=0.005):
    N, D = np.shape(datas)# datas NxD
    w = np.ones([D, 1])  # Dx1，给权重赋初始值，都是1
    # 进行n_epoch轮迭代
    for i in range(n_epoch):
        w = weight_update(datas, labs, w, alpha)
        error_rate = test_accuracy(datas, labs, w)#计算误差率
        print("epoch %d error %.3f%%" % (i, error_rate * 100))
    return w


# 随机梯度下降，带batchsize的，可以使更快的找到导数为0的点，而不会在此左右徘徊，alpha也不能取太大，导致在导数为0的点处左右徘徊
def train_LR_batch(datas, labs, batchsize, n_epoch=2, alpha=0.005):
    N, D = np.shape(datas)
    # weight 初始化
    w = np.ones([D, 1])  # Dx1
    N_batch = N // batchsize
    for i in range(n_epoch):
        # 数据打乱
        rand_index = np.random.permutation(N).tolist()
        # 每个batch 更新一下weight
        for j in range(N_batch):
            # alpha = 4.0/(i+j+1) +0.01
            index = rand_index[j * batchsize:(j + 1) * batchsize]
            batch_datas = datas[index]
            batch_labs = labs[index]
            w = weight_update(batch_datas, batch_labs, w, alpha)

        error = test_accuracy(datas, labs, w)
        print("epoch %d  误差率  %.2f%%" % (i, error * 100))
    return w


# 测试精确性，与模型无关，用于提醒展示效果，作用是计算误差率
def test_accuracy(datas, labs, w):
    N, D = np.shape(datas)
    z = np.dot(datas, w)  # Nx1
    h = sigmoid(z)  # Nx1
    lab_det = (h > 0.5).astype(np.float)
    error_rate = np.sum(np.abs(labs - lab_det)) / N
    return error_rate


# 画图，直观地表示出结果
def draw_desion_line(datas, labs, w, name="0.jpg"):
    dic_colors = {0: (.8, 0, 0), 1: (0, .8, 0)}

    # 画数据点
    for i in range(2):
        index = np.where(labs == i)[0]
        sub_datas = datas[index]
        plt.scatter(sub_datas[:, 1], sub_datas[:, 2], s=16., color=dic_colors[i])

    # 画判决线
    min_x = np.min(datas[:, 1])
    max_x = np.max(datas[:, 1])
    w = w[:, 0]
    x = np.arange(min_x, max_x, 0.01)
    y = -(x * w[1] + w[0]) / w[2]
    plt.plot(x, y)

    plt.savefig(name)

#加载数据集进行训练或者加载测试数据对模型进行检验
def load_dataset(file):
    with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
        lines = f.read().splitlines()

    # 取 lab 维度为 N x 1
    labs = [line.split("\t")[-1] for line in lines]
    labs = np.array(labs).astype(np.float32)
    labs = np.expand_dims(labs, axis=-1)  # Nx1

    # 取数据 增加 一维全是1的特征
    datas = [line.split("\t")[:-1] for line in lines]
    datas = np.array(datas).astype(np.float32)
    N, D = np.shape(datas)
    # 增加一个维度
    datas = np.c_[np.ones([N, 1]), datas]
    return datas, labs


if __name__ == "__main__":
    # 加载数据
    file = "1.txt"
    datas, labs = load_dataset(file)

    weights = train_LR_batch(datas, labs,batchsize=2, alpha=0.001, n_epoch=800)
    print('w1是{},w2是{},b是{}'.format(weights[0][0],weights[1][0],weights[2][0]))
    #回归直线就是w1x+w2y+b=0 
    draw_desion_line(datas, labs, weights, name="test_1.jpg")#将结果保存为jpg文件

三，适用条件

        多用于二维平面点集的分类，当数据集维度过大，逻辑回归的效果并不好，无法使交叉熵趋于0。