几率odds与逻辑回归

https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee

几率odds

从 Odds 角度理解 Logistic Regression 模型的参数

13 December 2015

1. 引言

无论在学术界,还是在工业界,Logistic Regression(LR, 逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是Max Entropy(ME, 最大熵)模型[2],或者说Softmax Regression模型[3],在二分类的一种特例。

用X = (x1,x2,…,xk)表示k维样本,用β=(β0,β1,β2,…,βk)表示k+1维模型变量,其中β0表示截距项,那么LR模型的model function如下表示:

f(z)=11+e−z(1)

z=β0+β1×x1+β2×x2+…+βk×xk(2)

说明:公式1的学名为logistic function。

下文将先介绍odds和log of odds,然后用odds来解释LR模型的参数含义。

2. 从概率到odds再到log of odds

在统计和概率理论中,一个事件的发生比(英语:Odds[4])是该事件发生和不发生的比率。假设某随机事件发生的概率是0.8,那么该事件不发生的概率为1 - 0.8 = 0.2。事件发生的odds定义成发生的概率除以不发生的概率,对这个例子即为 0.8 / 0.2 = 4。用数学式子形式化表示odds,就是p1−p。为下文表述方便,用函数odds(p)表示如下:

odds(p)=p1−p(3)

易见函数odds(p)是关于p的递增函数。

对odds取对数(成为log of odds),也就是logp1−p,这个在正式的数学文献中会记为logit(p),即:

logit(p)=log(p1−p)(4)

易见函数log_of_odds(p)还是关于p的递增函数。

当有2个概率p1和p2,将这2个概率的odd相除(称为odds ratio),等价于将这2个概率的logit相减。

3. 从odds角度理解LR模型参数

对于LR模型而言,LR模型的输出值是概率,介于0到1之间。容易推导出LR模型对应的odds(p)和logit(p)的函数表达形式,分别见公式5和公式6,其中公式6恰好就是公式2中的z:

odds(p)=eβ0+β1×x1+β2×x2+…+βk×xk(5)

logit(p)=β0+β1×x1+β2×x2+…+βk×xk(6)

文章[5], [6]是两份解释LR模型参数的非常好的资料,读者可以详细阅读。文章[5]中给了一个数据集,针对这个数据集做了5组特征实验。这些实验很有代表性,笔者就用它们来阐述odds与LR模型参数之间的关系。

3.1 第1个实验

k = 0,即LR模型不用任何特征,只留下截距项,通过参数训练得到的模型为

logit(p)=log(p1−p)=−1.12546(7)

公式7中的p表示什么概率呢?容易分析出它表示的正是正样本个数占全部样本个数的比例(或者说概率)。可以这样验证,数据集中正样本的比例为49200=0.245,log0.2451−0.245=−1.12546。在k = 0时,截距项恰好是正样本比例对应的log of odds。

3.2 第2个实验

LR模型只带一个二值特征(是否为女性),通过参数训练得到的模型为

logit(p)=log(p1−p)=−1.470852+0.5927822×female(8)

公式8中的β0(−1.470852)表示非女性(即男性)的正样本的log of odds。同样可以用数据验证,数据集中男性正样本比例为1717+74,男性正样本的log of odds即为log1774=−1.47。

公式8中的β1(0.5927822)表示女性的正样本的log of odds 减去 男性的正样本的log of odds。因为

β1=(−1.470852+0.5927822×1)−(−1.470852+0.5927822×0)(9)

同样可以用数据验证,数据集中女性正样本的log of odds为log3277=−0.878,男性正样本的log of odds为log1774=−1.471。这两个log of odds相减即得0.593,正是β1。

3.3 第3个实验

LR模型只带一个连续特征(数学成绩),通过参数训练得到的模型为

logit(p)=log(p1−p)=−9.793942+0.1563404×math(10)

公式10中的β0(−9.793942)按理应该表示数学成绩为0的正样本的log of odds。基于这点还原出数学成绩为0的正样本的概率为0.00005579,这是一个很小的数。但从数据集上看,没有一个人的数学成绩小于30。所以截距项在这里表示的是假想数学成绩为0的正样本的log of odds。

公式10中的β1(0.1563404)表示数学成绩每提高1分,正样本的log of odds会提升多少,或者说在数学成绩这个维度,对log of odds进行差分。因为

β1=(−9.793942+0.1563404×(score+1))−(−9.793942+0.1563404×score)(11)

这是2个log of odds相减,等价于对odds ratio取log。更进一步,还原回到odds ratio,即exp(0.1563404) = 1.1692241。这个可以理解为数学成绩每提高1分,正样本的odds将提高17%。

3.4 第4个实验

LR模型带多个非组合的特征(数学成绩,是否为女性,阅读方面的成绩),通过参数训练得到的模型为

logit(p)=log(p1−p)=−11.77025+0.1229589×math+0.979948×female+0.0590632×read(12)

对拟合出的公式12,female特征的系数表示:固定math和read的取值,女性正样本的odds除以男性正样本的odds的比值为exp(0.979948) = 2.66。math特征的稀疏表示:固定female和read的取值,数学成绩每提高1分,正样本的odds将提高13%,因为exp(0.1229589) = 1.13。

3.5 第5个实验

LR模型带组合特征(是否为女性,数学成绩和前两个特征的组合),通过参数训练得到的模型为

logit(p)=log(p1−p)=−8.745841−2.899863×female+0.1293781×math+0.0669951×female×math(13)

因为female×math是一项组合特征,这样就不好直接讨论female的效果。但可以做变换得到2个公式,一个关于男性的公式:

logit(p)=log(p1−p)=−8.745841+0.1293781×math(14)

另一个关于女性的公式:

logit(p)=log(p1−p)=−8.745841−2.899863+0.1293781×math+0.0669951×math=−11.645704+0.1963732×math(15)

在公式14和公式15中就没有组合特征,那么就可以走类似于上面几组实验的分析思路,对于男性,数学成绩每提高1分,正样本的odds将提高14%(因为exp(0.1293781) = 1.14)。对于女性,数学成绩每提高1分,正样本的odds将提高22%(exp(0.1963732) = 1.22)。

4 总结

上文从odds角度,通过几个例子给出了分析LR模型参数的方法,读者可以举一反三,碰到其他LR模型时也可以用类似的思路去分析参数的含义。特别的,对于截距项,通过这些例子也可以看出,截距项并不都等于正样本比例的log of odds,除了k = 0这种情形外,其他情形下就不能这样解释了。另外有些情况下讨论截距项的物理含义是没有意义的,读者可以看看文章[7]。

参考文献

[1] Logistic Regression (来自Wikipedia)

[2] Max Entropy (来自Wikipedia)

[3] Softmax Regression 或者 Multinomial Logistic Regression (来自Wikipedia)

[4] Odds(来自Wikipedia)

[5] How do I interpret odds ratios in logistic regression (来自UCLA的一份资料)

[6] Interpreting logistic regression models (来自USC的一份资料)

[7] Regression Analysis: How to Interpret the Constant (Y Intercept)

原创文章,转载请注明:转载自vividfree的博客

本文链接地址:从 Odds 角度理解 Logistic Regression 模型的参数

你可能感兴趣的:(几率odds与逻辑回归)