快速了解——逻辑回归及模型评估方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了快速了解——逻辑回归及模型评估方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、逻辑回归

应用场景:解决二分类问题

1、sigmoid函数

        1. 公式:

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

        2. 作用:把 (-∞,+∞) 映射到 (0, 1)

        3. 数学性质:单调递增函数,拐点在x=0,y=0.5的位置

        4. 导函数公式:f ′(x) = f(x) (1 – f(x))

2、相关概念

        概率:事件发生的可能性

        联合概率:两个或多个随机变量同时发生的概率

        条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,P( A | B )

        极大似然估计:根据 观测到的结果 来估计模型算法中的未知参数,即通过极大化概率事                                         件,来估计最优参数

        对数函数:如果a^b = N (a > 0,b != 1),那么 b 叫做以 a 为底 N 的对数。

                         性质:(a,M,N > 0)

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

3、概念

        一种分类模型,把线性回归的输出,作为逻辑回归的输入,输出是(0, 1)之间的值

4、假设函数

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

5、损失函数:对数似然损失

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

   工作原理:真实类别对应的位置,概率值越大越好

6、API

sklearn.linear_model.LogisticRegression ( solver = ' liblinear ',penalty = ' l2 ',C = 1.0 )

solver:损失函数优化方法( liblinear 对小数据集场景训练速度更快,sag 和 saga 对大数据集更                 快一些。)
penalty:正则化的种类,L1 或者 L2
C:正则化力度

tips:默认将类别数量少的当做正例,sag、saga 支持 L2 正则化或者没有正则化,liblinear 和           saga 支持 L1 正则化

二、模型评估

1、混淆矩阵

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能


真正例 TP:True Positive,伪反例 FN:False Negative

伪正例 FP:False Positive,真反例 TN:True Negative

TP + FN + FP + TN = 总样本数量

1. 导包:from sklearn.metrics import confusion_matrix

2. 使用:result = confusion_matrix ( y_true,y_pred1,labels = labels)

from sklearn.metrics import confusion_matrix

result = confusion_matrix ( y_true,y_pred1,labels = labels)
2、精确率 ( Precision )

        概述:查准率,对正例样本的预测准确率

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

        计算方法:

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

        1. 导包:from sklearn.metrics import precision_score

        2. 使用:result = precision_score(y_true,y_pred1,pos_label = ' 恶性 ' )

from sklearn.metrics import precision_score

result = precision_score(y_true,y_pred1,pos_label = ' 恶性 ' )
3、召回率 ( Recall )

        概述:查全率,指的是预测为真正例样本占所有真实正例样本的比重

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

        计算方法:

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

        1. 导包:from sklearn.metrics import recall_score

        2. 使用:result = recall_score(y_true,y_pred1,pos_label = ' 恶性 ' )

from sklearn.metrics import recall_score

result = recall_score(y_true,y_pred1,pos_label = ' 恶性 ' )
4、F1- score

        概述:对模型的精度 (Precision)、召回率 (Recall) 都有要求,评估综合预测能力 ( 精确率和                       召回率 的调和平均数 )

        计算方法:

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

        1. 导包:from sklearn.metrics import f1_score

        2. 使用:result = f1_score ( y_true,y_pred1,pos_label = ' 恶性 ' )

from sklearn.metrics import f1_score

result = f1_score ( y_true,y_pred1,pos_label = ' 恶性 ' )
5、ROC 曲线

        真正率(TPR):正样本中被预测为正样本的概率(True Positive Rate)

        假正率(FPR):负样本中被预测为正样本的概率(False Positive Rate),FP / FP + TN

        概述:(Receiver Operating Characteristic curve)是一种常用于 评估 分类模型 性能 的可视化工具。ROC曲线以模型的 真正率TPR 为纵轴,假正率FPR 为横轴,它将模型在 不同阈值下的表现以曲线的形式展现出来。

6、AUC 曲线下面积

        概述:ROC曲线的优劣可以通过曲线下的面积(AUC)来衡量,AUC越大表示分类器 性能越好

        当AUC <= 0.5 时,表示分类器的性能等同于随机猜测

        当AUC = 1时,表示分类器的性能完美,能够完全正确地将正负例分类。

快速了解——逻辑回归及模型评估方法,机器学习,人工智能

点(0, 0) :所有的负样本都预测正确,所有的正样本都预测错误,相当于点的 (FPR值0, TPR值0)

点(1, 0) :所有的负样本都预测错误,所有的正样本都预测错误。相当于点的 (FPR值1, TPR值0)                    即最不好的效果

点(1, 1):所有的负样本都预测错误,所有的正样本都预测正确。相当于点的 (FPR值1,TPR值1)

点(0, 1):所有的负样本都预测正确,所有的正样本都预测正确。相当于点的 (FPR值0,TPR值1)                  即最好的效果

        API

        1.导包:from sklearn.metrics import roc_auc_score

        2. 使用:sklearn.metrics.roc_auc_score ( y_true,y_score )

                       y_true:每个样本的真实类别,必须为0 ( 反例 ),1 ( 正例 )标记

                       y_score:预测得分,可以是正例的估计概率、置信值或者分类器方法的返回值

from sklearn.metrics import roc_auc_score

sklearn.metrics.roc_auc_score ( y_true,y_score )
7、EDA(探索性数据分析)

        概述:围绕目标值进行分析,找到和目标值相关性比较强的特征

8、分类评估报告

     sklearn.metrics.classification_report ( y_true,y_pred,labels = [ ],target_names = None ) 

     y_true:真实目标值
     ​y_pred:估计器预测目标值
     ​labels:指定类别对应的数字
     ​target_names:目标类别名称
​     return:每个类别精确率与召回率

sklearn.metrics.classification_report ( y_true,y_pred,labels = [ ],target_names = None ) 

     样本不均衡问题处理思路:希望 0、1 标签样本占比 1:1,方案:class_weight = ' balanced '

特征编码:处理类别型数据,做 one - hot 编码:churn_pd = pd.get_dummies ( churn_pd )

churn_pd = pd.get_dummies ( churn_pd )

模型保存:1. 导包:import joblib

                  2. 保存: joblib.dump ( estimator,' . / 文件名.pth ' )文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-798361.html

import joblib

joblib.dump ( estimator,' . / 文件名.pth ' )

到了这里,关于快速了解——逻辑回归及模型评估方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 机器学习:逻辑回归模型算法原理(附案例实战)

    作者:i阿极 作者简介:Python领域新星作者、多项比赛获奖者:博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦!👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流,文章下方有交流学习区!一起学习进步!💪 订阅专栏案

    2024年01月20日
    浏览(46)
  • 【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理?

            在上一篇文章中,我初步介绍了什么是逻辑回归模型,从它能解决什么问题开始介绍,并讲到了它长什么样子的。如果有需要的小伙伴可以回顾一下,链接我放在下面啦:                              【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型?     

    2024年01月25日
    浏览(55)
  • 把ChatGPT调教成机器学习专家,以逻辑回归模型的学习为例

    大家好我是章北海mlpy 看到一个蛮有意思的项目,可以把ChatGPT调教成导师 https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划 我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下,感觉还不错。 完整聊天记录如下 Zhang: { “ai_tutor”:{ \\\"作者

    2024年02月04日
    浏览(86)
  • 【吴恩达·机器学习】第三章:分类任务:逻辑回归模型(交叉熵损失函数、决策边界、过拟合、正则化)

    博主简介: 努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸 博主主页: @Yaoyao2024 每日一言🌼: 勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。 ——《朗读者》 本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义

    2024年02月19日
    浏览(57)
  • 【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

    需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失   可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步

    2024年02月03日
    浏览(46)
  • 机器学习之逻辑回归模型

            逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是一种机器学习算法,属于分类和预测算法中的一种,主要用于解决二分类问题。逻辑回归通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,

    2024年02月09日
    浏览(45)
  • python机器学习——聚类评估方法 & K-Means聚类 & 神经网络模型基础

    1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 3、接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的新中心点(平均值) 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • 机器学习课后习题 --- 逻辑回归

    1.一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份,此系统一共包括识别4种不同的人员:狱警,小偷,送餐员,其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求: A:二分类问题                                                   B:多分类问题 C:回归问题           

    2024年02月10日
    浏览(36)
  • 机器学习-逻辑回归

    Logistic Regreession 逻辑回归:解决分类问题 逻辑回归既可以看做是回归算法,也可以看做是分类算法通常作为分类算法用,只可以解决二分类问题 Sigmoid函数 代码实现 实现逻辑回归 加载数据 使用逻辑回归 不规则的决策边界的绘制方法 knn决策边界 生成测试用例 使用逻辑回归

    2024年02月20日
    浏览(38)
  • 【机器学习】逻辑回归

    逻辑回归,是一种名为“回归”的线性分类器,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。 线性回归 是机器学习中最简单的的回归算法,它写作一个几乎人人熟悉的方程: z = b + θ 1 x 1 + θ 2 x 2 + . . . + θ n x n = θ T X , ( θ 0 = b ) z = b+θ_1x_1

    2024年02月07日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包