机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）原理讲解和实例应用，果断收藏 |
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人工智能学习路径
第一章 全网最详细的Python入门思维导图，果断收藏 第二章 Python桌面应用开发（PyQT）入门思维导图，果断收藏 第三章 Python数据分析（Numpy和Pandas学习）入门思维导图，果断收藏 第四章 Python人工智能概念之机器学习基础入门思维导图，果断收藏 第五章 机器学习之KNN最邻近分类算法入门思维导图,果断收藏 文章目录 人工智能学习路径一、逻辑回归入门思维导图二、逻辑回归LRSigmoid函数 三、逻辑回归特点四、逻辑回归 VS 线性回归实例应用 -- 癌症病例预测总结逻辑回归(Logistic Regression,LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。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，例如性别，年龄，注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。 一、逻辑回归入门思维导图 二、逻辑回归LR假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归，如下图所示： Logistic回归是分类方法，它利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。其实，Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。 Sigmoid函数下面这张图片，为我们展示了Sigmoid函数的样子 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层Sigmod函数映射，即先把特征线形求和，然后使用Sigmoid函数将最为假设函数来概率求解，再进行分类。 三、逻辑回归特点逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。 优点： 适合需要得到一个分类概率的场景，简单，速度快缺点： 只能用来处理二分类问题，不好处理多分类问题，容易欠拟合，一般准确度不太高应用： 是否患病、金融诈骗、是否虚假账号等 四、逻辑回归 VS 线性回归线性回归和逻辑回归是 2 种经典的算法。经常被拿来做比较，下面整理了一些两者的区别 实例应用 – 癌症病例预测核心代码 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import classification_report # 加载数据 breast = load_breast_cancer() # 数据拆分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( breast.data, breast.target) # 数据标准化 std = StandardScaler() X_train = std.fit_transform(X_train) X_test = std.transform(X_test) # 训练预测 lg = LogisticRegression() lg.fit(X_train, y_train) y_predict = lg.predict(X_test) # 查看训练准确度和预测报告 print(lg.score(X_test, y_test)) print(classification_report( y_test, y_predict, labels=[0, 1], target_names=["良性", "恶性"]))运行结果 precision表示准确率；recall表示召回率；f1-score表示综合指标；support表示预测的人数。本模型的召回率，良性达到0.97，恶性达到0.96；该例子是检测癌症，我们希望能找到所有得癌症的人，即使他不是癌症，也可以做进一步检查，因此我们需要一个召回率高的模型。 总结逻辑回归是线性回归分析的扩展，其通过逻辑函数将回归值映射为概率值，实现了对分类问题的处理。 欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出 原文地址:https://outofmemory.cn/langs/723365.html |
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