天池_龙珠_机器学习训练营 学习笔记1

基于逻辑回归的分类预测

一、逻辑回归的介绍和应用

        逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。

而对于逻辑回归而且,最为突出的两点就是其模型简单模型的可解释性强

逻辑回归的优缺点:

  • 优点:实现简单,易于理解和实现;计算代价不高,速度很快,存储资源低
  • 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高

二、基于鸢尾花(iris)数据集的逻辑回归分类实践:

Step1: 库函数导入

##  基础函数库
import numpy as np 
import pandas as pd

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

本次我们选择鸢花数据(iris)进行方法的尝试训练,该数据集一共包含5个变量,其中4个特征变量,1个目标分类变量。共有150个样本,目标变量为 花的类别 其都属于鸢尾属下的三个亚属,分别是山鸢尾 (Iris-setosa),变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。包含的三种鸢尾花的四个特征,分别是花萼长度(cm)、花萼宽度(cm)、花瓣长度(cm)、花瓣宽度(cm),这些形态特征在过去被用来识别物种。

变量 描述
sepal length 花萼长度(cm)
sepal width 花萼宽度(cm)
petal length 花瓣长度(cm)
petal width 花瓣宽度(cm)
target 鸢尾的三个亚属类别,'setosa'(0), 'versicolor'(1), 'virginica'(2)

Step2: 数据读取/载入

## 我们利用 sklearn 中自带的 iris 数据作为数据载入,并利用Pandas转化为DataFrame格式
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris() #得到数据特征
iris_target = data.target #得到数据对应的标签
iris_features = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names) #利用Pandas转化为DataFrame格式

Step3:数据信息简单查看

## 利用.info()查看数据的整体信息
iris_features.info()


## 进行简单的数据查看,我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部
iris_features.head()


iris_features.tail()
## 其对应的类别标签为,其中0,1,2分别代表'setosa', 'versicolor', 'virginica'三种不同花的类别。
iris_target
## 利用value_counts函数查看每个类别数量
pd.Series(iris_target).value_counts()
## 对于特征进行一些统计描述
iris_features.describe()

#eg:count,mean,std,min,25%,50%,75%,max等

Step4:可视化描述

## 合并标签和特征信息
iris_all = iris_features.copy() ##进行浅拷贝,防止对于原始数据的修改
iris_all['target'] = iris_target
## 特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind='hist', hue= 'target')
plt.show()

 天池_龙珠_机器学习训练营 学习笔记1_第1张图片

for col in iris_features.columns:
    sns.boxplot(x='target', y=col, saturation=0.5,palette='pastel', data=iris_all)
    plt.title(col)
    plt.show()

#利用箱型图我们也可以得到不同类别在不同特征上的分布差异情况
# 选取其前三个特征绘制三维散点图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

iris_all_class0 = iris_all[iris_all['target']==0].values
iris_all_class1 = iris_all[iris_all['target']==1].values
iris_all_class2 = iris_all[iris_all['target']==2].values
# 'setosa'(0), 'versicolor'(1), 'virginica'(2)
ax.scatter(iris_all_class0[:,0], iris_all_class0[:,1], iris_all_class0[:,2],label='setosa')
ax.scatter(iris_all_class1[:,0], iris_all_class1[:,1], iris_all_class1[:,2],label='versicolor')
ax.scatter(iris_all_class2[:,0], iris_all_class2[:,1], iris_all_class2[:,2],label='virginica')
plt.legend()

plt.show()

天池_龙珠_机器学习训练营 学习笔记1_第2张图片 

Step5:利用逻辑回归模型在二分类上进行训练和预测

## 为了正确评估模型性能,将数据划分为训练集和测试集,并在训练集上训练模型,在测试集上验证模型性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split

## 选择其类别为0和1的样本 (不包括类别为2的样本)
iris_features_part = iris_features.iloc[:100]
iris_target_part = iris_target[:100]

## 测试集大小为20%, 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_features_part, iris_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)


## 从sklearn中导入逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

## 定义 逻辑回归模型 
clf = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs')

# 在训练集上训练逻辑回归模型
clf.fit(x_train, y_train)

## 查看其对应的w
print('the weight of Logistic Regression:',clf.coef_)

## 查看其对应的w0
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:',clf.intercept_)


## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)
## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)

from sklearn import metrics

## 利用accuracy(准确度)【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

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Step6:利用逻辑回归在三分类(多分类)上进行训练和预测

## 测试集大小为20%, 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_features, iris_target, test_size = 0.2, random_state = 2020)

## 定义 逻辑回归模型 
clf = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs')

# 在训练集上训练逻辑回归模型
clf.fit(x_train, y_train)

## 查看其对应的w
print('the weight of Logistic Regression:\n',clf.coef_)

## 查看其对应的w0
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:\n',clf.intercept_)

## 由于这个是3分类,所有我们这里得到了三个逻辑回归模型的参数,其三个逻辑回归组合起来即可实现三分类。

## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)

## 由于逻辑回归模型是概率预测模型(前文介绍的 p = p(y=1|x,\theta)),所有我们可以利用 predict_proba 函数预测其概率
train_predict_proba = clf.predict_proba(x_train)
test_predict_proba = clf.predict_proba(x_test)

print('The test predict Probability of each class:\n',test_predict_proba)
## 其中第一列代表预测为0类的概率,第二列代表预测为1类的概率,第三列代表预测为2类的概率。

## 利用accuracy(准确度)【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))


## 查看混淆矩阵
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

三、重要知识点

逻辑回归 原理简介:

Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别),所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为:logi(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}

Logistic 函数是单调递增函数,并且在z=0的时候取值为0.5,并且logi(⋅)logi(⋅)函数的取值范围为(0,1)(0,1)。

逻辑回归从其原理上来说,逻辑回归其实是实现了一个决策边界:对于函数 y=\frac{a}{1+e^{-z}},当 z=>0时,y=>0.5y=>0.5,分类为1,当 z<0时,y<0.5,分类为0,其对应的y值我们可以视为类别1的概率预测值.

对于模型的训练而言:实质上来说就是利用数据求解出对应的模型的特定的w。从而得到一个针对于当前数据的特征逻辑回归模型。

而对于多分类而言,将多个二分类的逻辑回归组合,即可实现多分类。

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