逻辑回归-线性可分
用于解决输出标签y为0或1的二元分类问题
- 判断邮件是否属于垃圾邮件？
- 银行卡交易是否属于诈骗？
- 肿瘤是否为良性？
- 等等。
案例:根据学生的两门学生成绩，建立一个逻辑回归模型，预测该学生是否会被大学录取
数据集:ex2data1.txt
python实现逻辑回归， - 目标：建立分类器(求解出三个参数θ0，θ1，θ2)即得出分界线。
备注：θ1对应于exam1，θ2对应于exam2。 - 设定阈值，根据阈值判断录取结果。
备注：阈值指的是最终得到的概率值，将概率值转化成一个类别，一般是>0.5是被录取了，<0.5未被录取。 - 实现内容：
sigmoid：映射到概率的函数
model：返回预测结果值
cost：根据参数计算损失
gradient：计算每个参数的梯度方向
descent：进行参数更新
accuracy：计算精度
代码演示
1.导入所需库
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
2.读取数据
plt.style.use('fivethirtyeight') # 样式美化 设置背景样式
data = pd.read_csv('ex2data1.txt', names=['exam1', 'exam2', 'admitted'])
print(data.head(5)) # 查看前五条数据
运行结果：
exam1 exam2 admitted
0 34.623660 78.024693 0
1 30.286711 43.894998 0
2 35.847409 72.902198 0
3 60.182599 86.308552 1
4 79.032736 75.344376 1
3.数据可视化
flt, ax = plt.subplots()
#绘制散点图。data['admitted'] == 0先获取未被录取的，data[data['admitted'] == 0]['exam1']再取exam1这一列的值作为x，另一列exam2作为y
ax.scatter(data[data['admitted'] == 0]['exam1'], data[data['admitted'] == 0]['exam2'], c='r', marker='x', label='y=0')
ax.scatter(data[data['admitted'] == 1]['exam1'], data[data['admitted'] == 1]['exam2'], c='b', marker='o', label='y=1')
ax.legend()
ax.set(xlabel='exam1',
ylabel='exam2')
plt.show()
运行结果：：
4.构造数据集
def get_Xy(data):
data.insert(0, 'ones', 1)
X_ = data.iloc[:, 0:-1] # 保留了所有行和第0列到最后一列的前一列，包括第0列而不包括最后一列
X = X_.values # values方法，该方法将数据框转换为一个二维numpy数组 可以对二维数组进行更复杂的操作，例如矩阵乘法、转置、求逆矩阵等操作
y_ = data.iloc[:, -1] # 使用了"-1"作为列参数的值，表示选取最后一列的所有行数据。
y = y_.values.reshape(len(y_), 1)
return X, y
X, y = get_Xy(data)
print(X.shape)
print(y.shape)
运行结果：
(100, 3)
(100, 1)
5.损失函数
# sigmoid函数 常用的一个逻辑函数，为S形函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
# 损失函数
# X输入特征
# y标签
# theta参数或权重
def costFunction(X, y, theta):
A = sigmoid(X @ theta)
first = y * np.log(A)
second = (1 - y) * np.log(1 - A)
return -np.sum(first + second) / len(X)
theta = np.zeros((3, 1))
print(theta.shape)
# 查看初始损失函数
cost_init = costFunction(X, y, theta)
print(cost_init)
运行结果：
(3, 1)
0.6931471805599453
6.梯度下降函数
# 梯度下降函数
def gradientDescent(X, y, theta, iters, alpha):
m = len(X)
costs = []
for i in range(iters):
A = sigmoid(X @ theta)
theta = theta - (alpha / m) * X.T @ (A - y)
cost = costFunction(X, y, theta)
costs.append(cost)
if i % 10000 == 0:
print(cost)
return costs, theta
alpha = 0.004
iters = 200000
costs, theta_final = gradientDescent(X, y, theta, iters, alpha)
print('--------')
print(theta_final)
运行结果：
1.9886538578930086
2.7066763807478127
5.159653459570274
1.3288041261254455
1.6525865746034045
0.36435481826406835
0.4570874651331585
1.967668156490788
1.9529869630682553
1.5657887557853332
1.1016560492529435
0.9496771922978091
0.8120065185985733
0.6920502091863593
0.589394687724505
0.5020499317654381
0.42847067824051116
0.3679885174844045
0.3202671536208952
0.2844022779880832
--------
[[-23.77376631]
[ 0.18688441]
[ 0.18043173]]
7.用训练集预测和验证
# 返回的是list
def predict(X, theta):
prob = sigmoid(X @ theta)
return [1 if x > 0.5 else 0 for x in prob]
y_ = np.array(predict(X, theta_final))
print(type(y_))
print(type(predict(X, theta_final)))
print(y_.shape)
# y_pre是一个一维numpy数组，表示模型的预测结果
y_pre = y_.reshape(len(y_), 1)
# y是一个一维numpy数组，表示样本的真实标签。
acc = np.mean(y_pre == y) # 使用numpy库中的.mean方法来计算模型预测结果的准确率。
print(acc)# 查看准确率。
运行结果：
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'list'>
(100,)
0.86
9.决策边界
coef1 = -theta_final[0, 0] / theta_final[2, 0]
coef2 = -theta_final[1, 0] / theta_final[2, 0]
x = np.linspace(20, 100, 100) # 使用numpy库中的linspace方法，生成一个等差数列。
f = coef1 + coef2 * x
ax.plot(x, f, c='g')
plt.show()
运行结果：
逻辑回归-线性不可分
数据不可分案例：
假设你是工厂的生产主管，你要决定是否芯片要被接受或者抛弃。
数据集 ex2data2.txt，芯片在两次测试中的测试结果
1.导入所需库
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
2.读取数据
# 读取数据
data = pd.read_csv('ex2data2.txt', names=['Test1', 'Test2', 'Accepted'])
print(data.head())
3.数据可视化
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(data[data['Accepted'] == 0]['Test1'], data[data['Accepted'] == 0]['Test2'], c='r', marker='x', label='y=0')
ax.scatter(data[data['Accepted'] == 1]['Test1'], data[data['Accepted'] == 1]['Test2'], c='b', marker='o', label='y=1')
ax.legend()
ax.set(xlabel='Test1',ylabel='Test2')
plt.show()
运行结果：
4.特征映射
在机器学习中，特征映射（Feature Mapping）是指通过一个映射函数将原始的数据集映射到一个新的特征空间中。这个映射函数通常是非线性的，目的是将原始数据转换为更容易被分类器理解和处理的形式，以提高分类器的性能。
说白了就是把一个低维的特征映射到高维的特征
举例阶次低一些的，比如x1和x2二次
则通过特征映射
1, x1, x2, x1^2, x2^2, x1x2
一共6项
# 特征映射
# x1,x2是特征，power是阶次
def feature_mapping(x1, x2, power):
data = {}
for i in np.arange(power + 1):
for j in np.arange(i + 1):
data['F{}{}'.format(i - j, j)] = np.power(x1, i - j) * np.power(x2, j)
return pd.DataFrame(data)
x1 = data['Test1']
x2 = data['Test2']
data2 = feature_mapping(x1,x2,6)
print(data2.head())
运行结果：
F00 F10 F01 F20 ... F33 F24 F15 F06
0 1.0 0.051267 0.69956 0.002628 ... 0.000046 0.000629 0.008589 0.117206
1 1.0 -0.092742 0.68494 0.008601 ... -0.000256 0.001893 -0.013981 0.103256
2 1.0 -0.213710 0.69225 0.045672 ... -0.003238 0.010488 -0.033973 0.110047
3 1.0 -0.375000 0.50219 0.140625 ... -0.006679 0.008944 -0.011978 0.016040
4 1.0 -0.513250 0.46564 0.263426 ... -0.013650 0.012384 -0.011235 0.010193
[5 rows x 28 columns]
5.构造数据集
# 构造数据集 data2由x1和x2组成的一系列特征
X = data2.values
print(X.shape) # (118,28)118个样本，维度28
y = data.iloc[:, -1].values
y = y.reshape(len(y), 1)
print(y.shape)
运行结果：
(118, 28)
(118, 1)
6.损失函数（正则化）
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def reg_costFunction(X, y, theta, lamda):
A = sigmoid(X @ theta)
first = y * np.log(A)
second = (1 - y) * np.log(1 - A)
reg = np.sum(np.power(theta[1:], 2)) * (lamda / (2 * len(X)))
return -np.sum(first + second) / len(X) + reg
theta = np.zeros((28, 1))
lamda = 1
cost_init = reg_costFunction(X, y, theta, lamda)
print(cost_init)
运行结果：
0.6931471805599454
7.梯度下降函数
解释一下这两行代码：reg = theta[1:] * (lamda / len(X))reg = np.insert(reg, 0, values=0, axis=0)向 reg 数组的第一行插入一个值为 0 的元素。
在L2正则化中，惩罚项的计算为 
，其中 Wj表示模型中的第 j 个权重参数。这个正则化项的目的是通过惩罚过大的权重值，从而避免模型过拟合的情况。在这个公式中,j=1 表示从第一个权重参数开始计算。这是因为模型的第一个参数通常是偏置项（bias），对于这个参数我们并不需要进行惩罚。偏置项指的是线性方程中的常数项，它不随输入变化而变化，相当于是截距。在逻辑回归模型中，偏置项可以理解为当所有特征都为 0 时，模型的输出结果。显然，偏置项的值不需要进行正则化，因此需要从第二个权重参数开始进行惩罚。
因此，当我们对逻辑回归模型进行 L2 正则化处理时，需要将惩罚项中第一个权重参数的系数设为 0，即从第二个权重参数开始进行计算。
def gradientDesent(X, y, theta, alpha, iters, lamda):
costs = []
for i in range(iters):
reg = theta[1:] * (lamda / len(X))
# 向 reg 数组的第一行插入一个值为 0 的元素。
reg = np.insert(reg, 0, values=0, axis=0)
A = sigmoid(X @ theta)
theta = theta - (X.T @ (A - y)) * alpha / len(X) - reg
cost = reg_costFunction(X, y, theta, lamda)
costs.append(cost)
if i % 1000 == 0:
print(cost)
return theta, costs
alpha = 0.001
iters = 200000
lamda = 0.001
theta_final, costs = gradientDesent(X, y, theta, alpha, iters, lamda)
部分运行结果：
......
0.4696661127515702
0.4695667254210448
0.4694688006729474
0.4693723153356451
0.4692772466441765
8.准确率
# 准确率
# 返回的是list
def predict(X, theta):
prob = sigmoid(X @ theta)
return [1 if x > 0.5 else 0 for x in prob]
y_ = np.array(predict(X, theta_final))
y_pre = y_.reshape(len(y_), 1)
# y_pre是一个一维numpy数组，表示模型的预测结果
# y是一个一维numpy数组，表示样本的真实标签。
acc = np.mean(y_pre == y) # 使用numpy库中的.mean方法来计算模型预测结果的准确率。
print(acc) # 查看准确率
运行结果：
0.8305084745762712
9.决策界面
# 决策界面
x = np.linspace(-1.2, 1.2, 200) # 该函数用于生成一个包含200个等间隔数字的一维numpy数组，从-1.2开始，到1.2结束（包含1.2），步长为（1.2-(-1.2))/(200-1)≈0.0121。
xx, yy = np.meshgrid(x, x) # 生成一个多维网格矩阵 此处是二维坐标矩阵
z = feature_mapping(xx.ravel(), yy.ravel(), 6).values # ravel()将多维数组降为一维数组，展开的顺序是，先按照行的顺序排列元素，再按照列的顺序排列。
zz = z @ theta_final
zz = zz.reshape(xx.shape) # 使用 reshape() 函数将其重新变为二维形式，恢复了原来的形状。
'''
contour() 函数的参数有：
x 和 y：绘制等高线的二维坐标系的横、纵坐标值，通常使用 np.meshgrid() 生成；
z：绘制等高线的二元函数值。是根据某个二元函数计算得到的在这些点上的函数值
level：指定绘制哪些值的等高线。取值可以是标量，表示要绘制该值的等高线；也可以是一维数组，表示要绘制这些值对应的等高线。
'''
plt.contour(xx, yy, zz, 0) # 绘制等高线图
plt.show()
运行结果：
学习视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1Xt411s7KY?p=1&vd_source=b3d1b016bccb61f5e11858b0407cc54e文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-487778.html
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