• 转载：逻辑回归算法梳理

    学习内容：

    1、逻辑回归与线性回归的联系与区别

    2、 逻辑回归的原理

    3、逻辑回归损失函数推导及优化

    4、 正则化与模型评估指标

    5、逻辑回归的优缺点

    6、样本不均衡问题解决办法

    7. sklearn参数

    转自：https://github.com/trembous/homework_summary/blob/master/29-%E9%87%8E%E6%AF%94%E5%A4%A7%E9%9B%84-20190302-20190303_02.ipynb

    逻辑回归和线性回归的区别和联系

     

    直观：逻辑回归就是线性回归的损失函数加个sigmoid函数，两者属于广义线性模型家族。

    1.要解决的问题：

    逻辑回归解决的是分类问题，在空间找出决策平面区分不同类别；由于逻辑回归的输出介入0-1之间的概率值，离群点对决策平面影响不大。

    线性回归解决的是回归问题，拟合数据；不适合用于分类数据，离群点对决策平面影响很大。

    2.前提条件

    线性回归要求变量服从正态分布，自变量和因变量有线性关系，逻辑回归假设数据服从伯努利分布。

    3.模型比较：

    损失函数：

    线性回归$L=frac{1}{2}sum^m_{i=1}(y^i-widehat{y})^2$=$frac{1}{2}sum^m_{i=1}(y^i- x_i w_i)^2$，$h_ heta(x)= heta^Tx$

    逻辑回归$L=-frac{1}{m}sum^m_{i=1}[y^ilogh_{ heta}(x^{(i)})+(1-y^i)log(1-h_{ heta}(x^{(i)}))]$，$h_ heta(x)=frac{1}{1+e^{- heta^Tx}}$

    说明：m表示样本数量，$h_ heta(x)$表示模型预测值，y表示期望值

    优化方法：都是用梯度下降法或其他方法

    4.因变量

    逻辑回归的输出介入0-1之间的概率值，因变量分类型变量如{1，-1}有限的值，设定阈值，y值大于阈值是一类，y值小于阈值是另外一类。

    线性回归输出介入$(-infty,infty)$，因变量连续。

     

    逻辑回归的原理

     

    构建模型

     

    逻辑回归的目的是把线性回归的结果通过sigmoid函数，映射到$(0,1)$。

    sigmoid函数：$g_k=frac{1}{1+e^{-k}}$

    线性回归的决策函数：$k= heta^Tx$

    逻辑回归的决策函数：$h_ heta(x)=frac{1}{1+e^{- heta^Tx}}$

    $P(y=1mid x; heta)=h_ heta(x)$#输入x,模型参数为$ heta$情况下，输出结果为1的概率

    $P(y=0mid x; heta)=1-h_ heta(x)$#输入x,模型参数为$ heta$情况下，输出结果为0的概率

     

    损失函数

     

    从上式可以得到以下结果：

    $widehat{y}=h_ heta(x)$表示模型预测值

    当$y=1$时，$P(ymid x; heta)=h_ heta(x)$；

    当$y=0$时，$P(ymid x; heta)=1-h_ heta(x)$；

    规整以下：$P(ymid x; heta)=(h_ heta(x))^y(1-h_ heta(x))^{1-y}$,这是对但单一个体而言，扩展到整个样本

    似然函数：$L( heta)=prod^{m}_{i=1}P(y^{i}mid x^{i}; heta)=prod^{m}_{i=1}[(h_ heta(x^{i}))^{y^{i}}(1-h_ heta(x^{i}))^{1-y^{i}}]$

    对数似然函数：$logL( heta)=logprod^{m}_{i=1}P(y^{i}mid x^{i}; heta)=logprod^{m}_{i=1}[(h_ heta(x^{i}))^{y^{i}}(1-h_ heta(x^{i}))^{1-y^{i}}]$

    说明：这里发现有2m个式子相乘，利用log结果是2m项相加

    $logL( heta)=sum^{m}_{i=1}[y^{i}log(h_ heta(x^{i}))+(1-y^{i})log(1-h_ heta(x^{i}))]$

    目标是求$max_{ heta} logL$,即求$min_{ heta}-frac{1}{m}logL$

    最终损失函数为$J( heta)=-frac{1}{m}logL=-frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[y^{i}log(h_ heta(x^{i}))+(1-y^{i})log(1-h_ heta(x^{i}))]$

     

    优化模型

     

    确定一些函数性质：

    sigmoid函数：$g_k=frac{1}{1+e^{-k}}$，$(g_k)'=g(k)g(1-k)k'$,

    逻辑回归的决策函数：$h_ heta(x)=frac{1}{1+e^{- heta^Tx}}=g( heta^Tx)$

    log函数：$logx=frac{1}{x}$

    使用梯度下降法：$frac{partial J( heta_i)}{partial heta}$

    $=-frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[y^{i}frac{1}{(h_ heta(x^{i}))}frac{partial h_ heta(x^{i})}{partial heta_i}-(1-y^{i})frac{1}{1-h_ heta(x^{i})}frac{partial h_ heta(x^{i})}{partial heta_i}]$

    $=-frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[y^{i}frac{1}{(h_ heta(x^{i}))}-(1-y^{i})frac{1}{1-h_ heta(x^{i})}]frac{partial h_ heta(x^{i})}{partial heta_i}$

    根据上面将$k= heta^Tx$，快速得出

    $=-frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[y^{i}frac{1}{(g( heta^Tx_i))}-(1-y^{i})frac{1}{1-g( heta^Tx_i)})g( heta^Tx_i)(1-g( heta^Tx_i)][frac{partial heta^Tx_i)}{partial heta_i}]$

    $=-frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[y^{i}(1-g( heta^Tx_i))-(1-y^{i})g( heta^Tx_i)]frac{partial heta^Tx_i)}{partial heta_i}$

    $=-frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[y^{i}(1-g( heta^Tx_i))-(1-y^{i})g( heta^Tx_i)]x_i$

    $=-frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[y^{i}-g( heta^Tx_i)]x_i$

    $=frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[g( heta^Tx_i)-y^{i}]x_i$

    $=frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[h_ heta(x_i)-y^{i}]x_i$

    写成向量形式：$frac{1}{m}X^{T}[h-y]$

    所有样本更新一次：$ heta_i= heta_i-alpha frac{1}{m}sum^{m}_{i=1}[h_ heta(x_i)-y^{i}]x_i$

    一个样本更新一次：$ heta_i= heta_i-alpha [h_ heta(x)-y]x$

    对于牛顿法，拟牛顿法都可以将相应的梯度代换成现在求出的梯度即可

     

    逻辑回归的损失函数和优化方法

     

    见第二小节

    关于多元线性回归：

    假设有3类 s,k,l,训练3个模型

    $P(y=smid x; heta)=h_1( heta(x))$#输入x,模型h_1情况下，输出结果为s的概率

    $P(y=kmid x; heta)=h_2( heta(x))$#输入x,模型h_2情况下，输出结果为k的概率

    $P(y=lmid x; heta)=h_3( heta(x))$#输入x,模型h_3情况下，输出结果为l的概率

    最后输入$x_{new}$,三个模型都跑一下，看哪个大，就是哪一类

     

    逻辑回归的正则化和评价指标

     

    正则化亦可参考线性回归，在损失函数后面加惩罚项

    L1正则：$lambdasum^n_{j=1}mid heta_jmid$

    L2正则：$lambdasum^n_{i=j} heta_j^2$

    结合以上：$ hosum^n_{j=1}mid heta_jmid+(1- ho)sum^n_{i=j} heta_j^2$

    https://www.cnblogs.com/futurehau/p/6109772.html

     

    准确率

     

    分类正确样本占总样本的比例，不适合用于非平衡数据

    $ACC=frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$

     

    精确率和召回率

     

    5.png

     

    TP—将正类预测为正类数

    FN—将正类预测为负类数

    FP—将负类预测为正类数

    TN—将负类预测为负类数

    精确率(查准率):$P=frac{TP}{TP+FP}$。已知所有预测为正的样本，其中有多少预测准确。

    召回率(查全率):$R=frac{TP}{TP+FN}$。已知所有实际为正的样本，其中有多少预测出来。

    $F_1$值:精确率和召回率的调和平均,$frac{2}{F_1}=frac{1}{P}+frac{1}{R}$

    $F_1=2frac{PR}{P+R}$,

    $F_eta=(1+eta^2)frac{PR}{eta^2P+R}$,

    $F_2$:召回率的权重高于精确率,$F_{0.5}$:精确率的权重高于召回率。

    Micro-F1:所有类别统一计算,F1公式不变，关键是P,R计算的差异，

    $P=frac{sum^m_{i=1}TP_i}{sum^m_{i=1}TP_i+sum^m_{i=1}FP_i}$，$R=frac{sum^m_{i=1}TP_i}{sum^m_{i=1}TP_i+sum^m_{i=1}FN_i}$

    Macro-F1:分别计算各类的F1并计算均值 $P=frac{1}{m}sum^m_{i=1}p_i$,$R=frac{1}{m}sum^m_{i=1}r_i$,m表示类别数目

    P-R曲线:根据不同阈值产生不同P,R画出来的曲线，横坐标为查全率，纵坐标为查准率

    比较性能：取P=R的点，看大小

     

    ROC 和AUC

     

    ROC:以$TPR=frac{TP}{TP+FN}$为横坐标，以$FPR=frac{FP}{FP+TN}$为纵坐标，画出的曲线。

    (0,1):FN = 0, FP = 0, 表示所有样本都正确分类

    (1,0):TN = 0, TP = 0, 表示所有样本都分类错误

    (0,0):FP = 0, TP = 0, 表示所有样本都分类为负

    (1,1):TN = 0, FN = 0, 表示左右样本都分类为正

    显然越靠近右上角，效果越好

    如何绘制？数据(类别，判断为正类的概率)按$P_{正}$从高到底排列，每次选取一个不同的threshold，$p_{正}ge threshold$时为正样本，否则为负样本,得到一组FPR和TPR，即ROC曲线上的一点。训练最极限的状态就是所有的正样本都在负样本前面。

    过程：

    1.起点(0,0),n=0

    2.下一个点以排序后第一个样本的概率值为阈值，计算正类数k,负类数p;n=n+1

    3.前一个点坐标为(x,y),当前类为正，新坐标更新为$(x,y+frac{1}{k})$,否则更新为$(x+frac{1}{p},y)$

    4.如果n=样本数，停止，否则回到2

    AUC:ROC曲线下的面积，$0.5le AUC le1$

    当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变

     

    逻辑回归的优点和缺点

     

    优点：

    计算简单，速度快，适合分布式，在线计算，资源占用小；

    可解释性强，可以清晰查看各个特征的权重；

    模型效果不错，可以作为baseline使用；

    新数据输入，模型调整能力强；

    噪声鲁棒性好；

    缺点：

    适用场景有限，不能解决非线性问题，样本不均衡问题

    准确率不高，无法应用到复杂数据

    不能进行特征选择

     

    样本不均衡问题的解决方法

    参考：https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/83008357 https://blog.csdn.net/zhongjunlang/article/details/79568601https://www.researchgate.net/publication/322266652_Handling_Imbalanced_Data_A_Surveyhttps://blog.csdn.net/jemila/article/details/77992967

     

    数据层面

     

    扩充数据集

     

    收集更多缺少的数据，使用GAN扩充数据

     

    重采样

     

    过采样：采样的个数大于该类样本的个数

    1.SMOTE构造新的小类样本。基于距离计算两个小类的相似性，选择其中一个作基础样本，在邻近样本中随机选取一定数量的样本，对基础样本的某一属性加噪声。Borderline-SMOTE：只为那些周围大部分是大众样本的小众样本生成新样本。

    2.聚类后过采样：大类样本聚类，训练L个分类器，每个分类器使用大类中的一个簇与所有的小类样本进行训练得到。投票给出结果

    欠采样：移除那些数量多的类别的一部分数据

    1.boosting增量模型：递归地训练三个弱学习器，然后将这三个弱学习器结合形成一个强的学习器让L1输出始终为true，L2数据是50%L1预测正确和50%预测错误(这就是小类样本)的，因此L2样本均衡。L3的数据是L2判断为小类的样本.最终投票在L2和L3结果都是小类下，输出类别才是小类

    2.bagging模型融合：有放回地取出富有类样本，再和稀有类样本组合成新的训练集。训练N个模型，投票或求均值

     

    分类器

     

    1.损失函数增加小类样本的权值，降低大类样本的权值

    2.特征选择：选择具有显著区分能力的特征进行训练

    3.One-class分类：只需检测某一特定类别，把小类样本作为异常点

    4.minibatch过程每个batch内保证类别平衡，均匀数据训练，不均匀数据在最后一层finetune

     

    指标

     

    P,R,F1,ROC曲线,使用交叉验证

     

    小结

     

    在正负样本都很少的时候，采取SMOTE构造新的小类样本；

    相差悬殊采用One-class分类，增量，融合

     

    sklearn 参数详解

     

    class sklearn.linear_model.LogisticRegression

     

    class sklearn.linear_model.LogisticRegression（penalty ='l2'，dual = False，tol = 0.0001，C = 1.0，fit_intercept = True，intercept_scaling = 1，class_weight = None，random_state = None，solver ='warn'，max_iter = 100，multi_class ='warn '，verbose = 0，warm_start = False，n_jobs =None）

    它可以处理密集和稀疏输入。使用包含64位浮点数的C有序数组或CSR矩阵以获得最佳性能;

    penalty：正则项，默认'l2'

    dual:当n_samples> n_features时，dual = False；默认False

    tol:计算精度，回归停止的基准，默认1e-4

    C:正浮点数，越小表示正则化强度越高默认值1.0

    fit_intercept:决策函数是否包含截距，默认True

    intercept_scaling:默认值为1 仅求解器为liblinear且self.fit_intercept设置为True时有用。

    class_weight:dict或'balanced'，默认无，所有类别权重相同。

    random_state:随机数种子

    求解器:{'newton-cg'，'lbfgs'，'liblinear'，'sag'，'saga'}，默认：'liblinear'。

    max_iter:最大迭代次数。默认100

    multi_class:{'ovr'，'multinomial'，'auto'}，默认ovr。ovr表示二进制问题适合每个标签。multinomial使用交叉熵损失。solver='liblinear'时，'multinomial'不可用。如果数据是二进制的，或者如果solver ='liblinear'，'auto'选择'ovr'，否则选择'multinomial'。

    verbose:默认0；对于liblinear和lbfgs求解器，将详细设置为任何正数以表示详细程度。

    warm_start默认False.热启动，重用上次参数进行初始化

    n_jobs:int或None，可选（默认=无），并行任务使用的cpu数量

     

    decision_function(X)#预测样本的置信分数

     

    参数：x形如(样本数，特征数)的矩阵

    返回值：每个(样本，类别)组合的置信分数。二分类下，self.classes_[1]> 0，预测结果则为该类。

     

    densify()#将系数矩阵转换为密集阵列

     

    coef转换为numpy.ndarray，这是训练使用的coef的默认格式，只有已经稀疏化的模型才能调用此方法

     

    fit(X, y, sample_weight=None)

     

    用于训练模型，返回值：实例

    X:形如[样本数，特征数]的训练数据

    y:形如[样本数，标签数]的训练标签

    样本权重：每个样本有独立的权重，默认为1

     

    get_param(deep=True)

     

    获取当前模型及子项目的参数

    deep布尔值：True,返回参数

    返回值：参数名到对应值的映射字符串

     

    predict(X)

     

    X:形如[样本数，特征数]的数据

    返回预测类别

     

    predict_log_proba(X)

     

    预测概率值取log

    X:形如[样本数，特征数]的数据

    返回值T:根据标签排序，返回所有类别预测概率值的log值,形如[样本数，类别数]

     

    predict_proba(X)

     

    预测概率值

    对于多分类问题，使用softmax方程计算每一类别的预测概率值；使用one-vs-rest方法时，使用逻辑方程将每个类别的概率值都设为大于0，再集合所有类别归一化。 X:形如[样本数，特征数]的数据

    返回值T:根据标签排序，返回所有类别预测概率值,形如[样本数，类别数]

     

    score(X, y, sample_weight=None)

     

    对于多标签分类问题，子集准确率使用哈希尺度，要求每个样本的各个类别都能正确预测

    X:形如[样本数，特征数]的测试数据

    y:形如[样本数，标签数]的数据的真实值

    样本权重：每个样本有独立的权重

    返回平均准确率

     

    set_params(** params)

     

    设置参数

    返回实例

     

    sparsify()

     

    将系数矩阵转换为稀疏格式

    将coef成员转换为scipy.sparse矩阵。对于L1正则化模型，它可以比通常的numpy.ndarray表示更高的内存和存储效率。intercept成员不会被转换。

    对于非稀疏模型，这实际上可能会增加内存使用量。零元素数量必须超过50％才能提供显著的效益

    调用此方法后，要进一步调用densify后，partial_fit才生效

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    1:https://blog.csdn.net/absent1353/article/details/88090222
    2:https://github.com/JRXGUGI/PrimaryAlgorithm_DataWhale_201903/blob/master/day2%20%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%A2%B3%E7%90%86.md
    3:https://blog.csdn.net/u013327188/article/details/88083313
    4:https://blog.csdn.net/diaojinhui/article/details/88072331
    5:https://blog.csdn.net/Xiaodata/article/details/88088860
    6:https://blog.csdn.net/weixin_43975572/article/details/88092508
    7:https://blog.csdn.net/hsk6543210/article/details/88084836

     
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/burton/p/10469836.html
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