matlab二元 逻辑回归模型,科学网—【ML系列】简单的二元分类——Logistic回归 - 管金昱的博文...

对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析，我认为王树义老师这篇文章讲的非常好，通俗且易懂：

但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法，只是在宏观上的一个概述。在阅读这篇文章后，我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头，所以本篇的主体以算法实现为主，略带分析，并不会涉及太多的理论知识。本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简单的二元分类，关于Logistic Regression理论部分，我认为下面这篇文章讲的不错：

数据生成与标记

Logistic Regression也是有监督学习中的一种，需要一定的训练样本，并且这些训练样本还需要预先进行标记分类。在本次试验中，从坐标(0, 0)到坐标(100, 100)这么一个矩形范围内随机生成100个整数坐标$(X_1, X_2)$作为训练样本，其中$ 0\leq X_1 \leq 100,\ \ 0\leq X_2 \leq 100 $。在生成样本的同时进行标记，为了使得样本分类显得不那么规整，又分布比较均匀，设定当样本坐标满足$ (X_{1}^2 + X_{2}^2) <80^2 $标记为0，否则标记为1。这么做恰好满足了刚刚提到的样本生成的两个要求，分界线为弧线，所以在样本量不大的情况下就不会显得那么规整，半径为80的1/4圆又恰好将100x100的矩形分为面积相等的两个部分。下图为生成并标记好的样本数据：

Cost Function计算

Cost Function在这里是我们判断模型准确性的主要依据，来源于单个样本Loss Function的总和平均，也就是说如果训练样本有M个，Cost Funciton可以写为：

$$ \mathrm{Cost} = \frac{1}{M} \sum \mathrm{Loss} $$

但是实际上有没有平均或者求和前的系数为多少对于后面权重参数的更新是没有影响的，所以有时为了方便后续的计算，会对这个系数做一些改变。这里需要着重提及的是Loss Function的计算。

在应用与二元分类的Logistic Regression中，常用的Loss Function主要是两种，方差$Loss_{Sq}$与交叉熵$Loss_{Lg}$，分别可以写为：

$$ Loss_{Sq} = (H(X, \theta) - y)^2 \\ Loss_{Lq} = y\ln(H(X, \theta)) + (1 - y)\ln(1 - H(X, \theta))$$

下面我们会简单的比较一下这两种Loss Fucntion计算方法的优劣，不过这里需要先提一下的是Loss Function本身，$Y$是样本标记矩阵，函数$H(X, \theta)$中的$X$为输入样本矩阵，$\theta$为权重矩阵。本质上来说，$H(X, \theta)$是训练样本关于权重$\theta$的线性回归再映射到sigmoid函数。这一部分的解释在LogisticRegression(逻辑回归)原理及公式推导 中已经被描述的很清楚了，便不再赘述。

梯度下降法

Cost Function计算出来后，这个二元分类问题就转变为了一个无约束优化问题，即找寻使得Cost尽可能小的权重矩阵$\theta$，梯度下降法便是一个常用的解决无约束优化问题的方法。关于梯度下降法的具体理论与简单实现，我认为这篇文章写的很详细，可以参考：深入浅出--梯度下降法及其实现。

梯度下降法的核心部分用Matlab描述出来实际上是很简单的：while(True)

theta = theta - alpha * gradient

[cost, gradient] = CostFunction(theta, X, Y)

end

这算法中的gradient便是Cost Function关于权重$\theta$的梯度，如果用数学表示出来，设$J$为Cost Fucntion，则有(假设样本维度为3)：

$$\mathrm{gradient} = \nabla J = \left< \frac{\partial J}{\partial \theta_1}, \frac{\partial J}{\partial \theta_2}, \frac{\partial J}{\partial \theta_3} \right>$$

这里尝试计算一下Loss Function方差形式的梯度，交叉熵形式的梯度计算较为复杂，不过原理相同，就不再展开了，这篇文章给出了详细的推导过程，可以参考：https://www.cnblogs.com/alfred2017/p/6627824.html

$$ \begin{align} \nabla Loss_{Sq}(x) & = \nabla (H(x, \theta) - y)^2 \\ & = 2(H(x, \theta) - y) \nabla H(x, \theta)\\ & = 2(H(x, \theta) - y) \frac{\exp(-\theta^T x)}{(1 + \exp(-\theta^T x))^2} \left< x^{(1)}, x^{(2)}, x^{(3)} \right> \end{align}$$

在这里关于样本x的函数$\frac{\exp(-\theta^T x)}{(1 + \exp(-\theta^T x))^2}$的存在予否实际上并不影响梯度下降的方向，这个函数在实数域上始终大于0，如在gradient的计算中考虑该项，则影响的仅仅是学习速率，最终结论并不会有太大的的变化，所以实际应用中可将其舍弃或看作为常数。如果将这里的Loss Function以求和方式替换为Cost Function，则可以将其写为：

$$\begin{align} \nabla Cost_{Sq} & = \sum_{i = 1}^{i = M} \nabla Loss_{Sq}(x_i)\\ & =2 \sum \frac{\exp(-\theta^T x_i)}{(1 + \exp(-\theta^T x_i))^2} (H(x_i, \theta) - y_i) \left< x^{(1)}_i, x^{(2)}_i, x^{(3)}_i \right>\\& = 2K  X^T (H(x_i, \theta) - Y) \end{align}$$

分类结果

中间蓝线为分界线

这条分界线是以sigmoid函数阈值为0.5计算出来的，也就是说落在分界线上的样本坐标点应当满足$H(x, \theta) = 0.5$，也意味着满足条件$\theta^TX = 0$，这里样本的特征维度皆为3，所以该条件可以写为(样本特征的第一维度皆为值为1的Bias，即$x_1 = 1$。$x_2$与$x_3$为样本坐标点)，这同时也是分界线的函数表达式：

$$ \theta_1 + \theta_2 x_2 + \theta_3 x_3 = 0 $$

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