人工智能底层自行实现篇3——逻辑回归（下）

m0_603888712024-04-25 16:21

3. 代码实现

接上一篇文章

3.1 问题背景

应用案例背景

假设我们有一个数据集，包含患者的多种生理指标（如年龄、性别、体重指数（BMI）、血糖水平等）以及他们是否被诊断为糖尿病（是或否）。我们的目标是建立一个逻辑回归模型，根据这些生理指标预测一个患者是否有糖尿病的概率。

数据集表示

假设我们的数据集包含以下特征：

  • X 1 X_1 X1: 年龄
  • X 2 X_2 X2: 性别（0表示女性，1表示男性）
  • X 3 X_3 X3: 体重指数（BMI）
  • X 4 X_4 X4: 血糖水平
  • Y Y Y: 是否有糖尿病（0表示没有，1表示有）
逻辑回归模型

我们将使用逻辑回归模型来预测 P ( Y = 1 ∣ X ) P(Y=1|X) P(Y=1∣X)，即给定生理指标X时，患者有糖尿病的概率。模型的形式为：

P ( Y = 1 ∣ X ) = 1 1 + e − ( β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 ) P(Y=1|X) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 + \beta_4X_4)}} P(Y=1∣X)=1+e−(β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4)1

3.2 数据准备

python 复制代码 
# 模拟创建数据
import pandas as pd
import numpy as np
# 设置随机种子以保证结果可复现
np.random.seed(0)
# 创建数据
data_size = 1000  # 数据集大小
# 年龄范围从20到80
ages = np.random.randint(20, 80, size=data_size)
# 性别为0或1
genders = np.random.randint(0, 2, size=data_size)
# BMI范围从18到35
bmis = np.random.uniform(18, 35, size=data_size)
# 血糖水平范围从70到140
glucose_levels = np.random.uniform(70, 140, size=data_size)
# 指定结果：是否有糖尿病
labels = np.random.randint(0, 2, size=data_size)
python 复制代码 
# 定义结果变量------先假定一个模型来生成数据的结果
# 使用逻辑函数生成糖尿病的概率，并依此生成0或1的标签
beta = np.array([-8, 0.05, 0.25, 0.1, 0.05])  # 假定的模型参数
X = np.column_stack((np.ones(data_size), ages, genders, bmis, glucose_levels))
linear_combination = X.dot(beta)
probabilities = 1 / (1 + np.exp(-linear_combination))
labels = np.random.binomial(1, probabilities)

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Age': ages,
    'Gender': genders,
    'BMI': bmis,
    'Glucose_Level': glucose_levels,
    'Diabetes': labels
})

# 显示前几行数据
print(df.head())
   Age  Gender        BMI  Glucose_Level  Diabetes
0   64       1  21.150926      74.332242         1
1   67       0  34.928860     127.491243         1
2   73       0  20.199048      96.576651         1
3   20       1  26.014774     110.008514         1
4   23       1  19.157583     138.848879         1

3.3 数据探索

python 复制代码 
# 数据集中有多少患者被诊断为糖尿病
print(df['Diabetes'].value_counts())
1    880
0    120
Name: Diabetes, dtype: int64

3.4 手动实现逻辑回归

逻辑回归模型的训练过程就是最大化似然函数的过程。我们可以使用梯度下降法来最大化似然函数。下面我们将手动实现逻辑回归模型的训练过程。

使用梯度下降来最大化逻辑回归的似然函数，实际上我们通常是在最小化对数似然函数的负值，这被称为对数损失或交叉熵损失。这种方法称为梯度下降，其目标是找到一组参数（权重和偏置），使得损失函数最小化。

公式为：
J ( w , b ) = − ∑ i = 1 n [ y ( i ) log ⁡ ( σ ( z ( i ) ) ) + ( 1 − y ( i ) ) log ⁡ ( 1 − σ ( z ( i ) ) ) ] J(\mathbf{w}, b) = -\sum_{i=1}^n \left[y^{(i)} \log(\sigma(z^{(i)})) + (1 - y^{(i)}) \log(1 - \sigma(z^{(i)}))\right] J(w,b)=−i=1∑n[y(i)log(σ(z(i)))+(1−y(i))log(1−σ(z(i)))]

其中 β 0 \beta_0 β0就是b，w就是 β 1 到 β n \beta_1 到 \beta_n β1到βn，z就是线性组合 β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 + \beta_4X_4 β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4， σ \sigma σ就是sigmoid函数。

现在我们的目标就是最小化上面的公式，要求它的最小值对应的 β \beta β，我们就又需要用到梯度下降法了。

在梯度下降法中，我们更新权重 w \mathbf{w} w 和偏置 b b b 以最小化损失 J J J，更新规则为：

w ← w − α ∇ w J \mathbf{w} \leftarrow \mathbf{w} - \alpha \nabla_{\mathbf{w}} J w←w−α∇wJ

b ← b − α ∂ J ∂ b b \leftarrow b - \alpha \frac{\partial J}{\partial b} b←b−α∂b∂J

所以现在我们就先要对上面的公式求导，求出梯度，然后再用梯度下降法来更新 β \beta β。

对 β 0 \beta_0 β0 的偏导数（对于偏置项）

  1. 写出损失函数 J J J：
    J ( w , b ) = − ∑ i = 1 n [ y ( i ) log ⁡ ( σ ( z ( i ) ) ) + ( 1 − y ( i ) ) log ⁡ ( 1 − σ ( z ( i ) ) ) ] J(w, b) = -\sum_{i=1}^n \left[y^{(i)} \log(\sigma(z^{(i)})) + (1 - y^{(i)}) \log(1 - \sigma(z^{(i)}))\right] J(w,b)=−∑i=1n[y(i)log(σ(z(i)))+(1−y(i))log(1−σ(z(i)))]
  2. 写出 z ( i ) z^{(i)} z(i)：
    z ( i ) = β 0 + β 1 x 1 ( i ) + ... + β n x n ( i ) z^{(i)} = \beta_0 + \beta_1 x_1^{(i)} + \ldots + \beta_n x_n^{(i)} z(i)=β0+β1x1(i)+...+βnxn(i)
  3. 对 z ( i ) z^{(i)} z(i) 求 β 0 \beta_0 β0 的偏导数：
    ∂ z ( i ) ∂ β 0 = 1 \frac{\partial z^{(i)}}{\partial \beta_0} = 1 ∂β0∂z(i)=1
  4. 对 Sigmoid 函数求导：
    d σ d z = σ ( z ) ⋅ ( 1 − σ ( z ) ) \frac{d\sigma}{dz} = \sigma(z) \cdot (1 - \sigma(z)) dzdσ=σ(z)⋅(1−σ(z))
    其中， σ ( z ) = 1 1 + e − z \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} σ(z)=1+e−z1。
  5. 对损失函数 J J J 关于 σ ( z ( i ) ) \sigma(z^{(i)}) σ(z(i)) 求偏导数：
    ∂ J ∂ σ ( z ( i ) ) = − ( y ( i ) σ ( z ( i ) ) − 1 − y ( i ) 1 − σ ( z ( i ) ) ) \frac{\partial J}{\partial \sigma(z^{(i)})} = -\left(\frac{y^{(i)}}{\sigma(z^{(i)})} - \frac{1 - y^{(i)}}{1 - \sigma(z^{(i)})}\right) ∂σ(z(i))∂J=−(σ(z(i))y(i)−1−σ(z(i))1−y(i))
  6. 应用链式法则得到 J J J 关于 β 0 \beta_0 β0 的偏导数：
    ∂ J ∂ β 0 = ∑ i = 1 n ∂ J ∂ σ ( z ( i ) ) ⋅ d σ d z ( i ) ⋅ ∂ z ( i ) ∂ β 0 \frac{\partial J}{\partial \beta_0} = \sum_{i=1}^n \frac{\partial J}{\partial \sigma(z^{(i)})} \cdot \frac{d\sigma}{dz^{(i)}} \cdot \frac{\partial z^{(i)}}{\partial \beta_0} ∂β0∂J=∑i=1n∂σ(z(i))∂J⋅dz(i)dσ⋅∂β0∂z(i)
  7. 计算最终的偏导数表达式：
    ∂ J ∂ β 0 = ∑ i = 1 n ( σ ( z ( i ) ) − y ( i ) ) \frac{\partial J}{\partial \beta_0} = \sum_{i=1}^n \left(\sigma(z^{(i)}) - y^{(i)}\right) ∂β0∂J=∑i=1n(σ(z(i))−y(i))

对 β j \beta_j βj 的偏导数（对于权重项）

  1. 对 z ( i ) z^{(i)} z(i) 求 β j \beta_j βj 的偏导数：
    ∂ z ( i ) ∂ β j = x j ( i ) \frac{\partial z^{(i)}}{\partial \beta_j} = x_j^{(i)} ∂βj∂z(i)=xj(i)

  2. 使用链式法则得到 J J J 关于 β j \beta_j βj 的偏导数：
    ∂ J ∂ β j = ∑ i = 1 n ∂ J ∂ σ ( z ( i ) ) ⋅ d σ d z ( i ) ⋅ ∂ z ( i ) ∂ β j \frac{\partial J}{\partial \beta_j} = \sum_{i=1}^n \frac{\partial J}{\partial \sigma(z^{(i)})} \cdot \frac{d\sigma}{dz^{(i)}} \cdot \frac{\partial z^{(i)}}{\partial \beta_j} ∂βj∂J=∑i=1n∂σ(z(i))∂J⋅dz(i)dσ⋅∂βj∂z(i)

  3. 计算最终的偏导数表达式：
    ∂ J ∂ β j = ∑ i = 1 n ( σ ( z ( i ) ) − y ( i ) ) x j ( i ) \frac{\partial J}{\partial \beta_j} = \sum_{i=1}^n \left(\sigma(z^{(i)}) - y^{(i)}\right) x_j^{(i)} ∂βj∂J=∑i=1n(σ(z(i))−y(i))xj(i)

    在实际的算法实现中，这些导数会用来更新 β 0 \beta_0 β0 和 β j \beta_j βj：

因为 σ ( z ( i ) ) \sigma(z^{(i)}) σ(z(i))其实就是我们的预测值，所以这个公式的意思就是我们的预测值减去实际值，然后再求和，就是我们的偏导数。

β 0 : = β 0 − α ∂ J ∂ β 0 \beta_0 := \beta_0 - \alpha \frac{\partial J}{\partial \beta_0} β0:=β0−α∂β0∂J
β j : = β j − α ∂ J ∂ β j \beta_j := \beta_j - \alpha \frac{\partial J}{\partial \beta_j} βj:=βj−α∂βj∂J

  1. 定义 Sigmoid 函数： 这是逻辑回归中的核心函数，将线性组合映射到 (0, 1) 区间。
  2. 定义损失函数： 这个函数计算当前权重和偏置下的对数损失。
  3. 定义梯度计算函数： 计算损失函数关于每个参数的梯度。
  4. 定义梯度下降更新规则： 使用计算得到的梯度更新权重和偏置。
  5. 执行训练过程： 迭代执行梯度下降步骤，直至满足收敛条件或达到指定的迭代次数。
python 复制代码 
# 定义 Sigmoid 函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

定义损失函数

公式为：J(w, b) = − ∑ i = 1 n [ y ( i ) log ⁡ ( σ ( z ( i ) ) + ( 1 − y ( i ) ) log ⁡ ( 1 − σ ( z ( i ) ) ) ] -\sum_{i=1}^n [y^{(i)} \log(\sigma(z^{(i)}) + (1 - y^{(i)}) \log(1 - \sigma(z^{(i))})] −∑i=1n[y(i)log(σ(z(i))+(1−y(i))log(1−σ(z(i)))]

python 复制代码 
# 定义对数损失函数------我们的目的就是让损失最小，就是让似然函数最大，当求的这些beta能够使得损失最小的时候，就是我们的最优解，beta就是我们的最优参数
def compute_loss(X, y, w, b):
    # 对应上面的z=(β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4)
    z = np.dot(X, w) + b 
    probs = sigmoid(z)
    # np.mean()求损失的均值
    loss = -np.mean(y * np.log(probs) + (1 - y) * np.log(1 - probs))
    return loss

在 compute_gradients 函数中，参数的含义如下：

X: 特征数据矩阵。它是一个二维数组，其中每一行代表一个训练样本，每一列代表一个特征。

y: 标签向量。它是一个一维数组，包含与特征矩阵 X 中的每一行相对应的标签。在二分类逻辑回归中，这些标签通常是 0 或 1。

w: 权重向量。这是一个一维数组，其中每个元素对应于 X 矩阵中某个特征的权重。

b: 偏置项。这是一个标量，它与权重向量 w 一起决定了模型的预测。

python 复制代码 
# 定义梯度计算函数------这个函数就是对上面的损失函数求导，求出梯度
# w对应beta1到beta4，b对应beta0，X对应X1到X4，y对应Y（实际的值）
def compute_gradients(X, y, w, b):
    z = np.dot(X, w) + b
    probs = sigmoid(z)
    error = probs - y # 对应sigmoid(z)-y
    # 梯度计算，就是前面推导的公式
    grad_w = np.dot(X.T, error) / len(y) # 对应(1/n)*sum((sigmoid(z)-y)*X)
    grad_b = np.mean(error) # 对应(1/n)*sum(sigmoid(z)-y)
    return grad_w, grad_b
python 复制代码 
# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, w, b, alpha, iterations):
    '''
    :param X: 表示特征数据矩阵
    :param y: 表示标签向量（实际值）
    :param w: 权重向量
    :param b: 偏置项
    :param alpha: 学习率------就是我们的步长，每一次更新多少，是一个自己定义的参数
    :param iterations: 迭代次数------就是我们的梯度下降要迭代多少次
    :return: 返回最终的权重和偏置
    '''
    for i in range(iterations):
        grad_w, grad_b = compute_gradients(X, y, w, b)
        # 更新权重和偏置
        w -= alpha * grad_w
        b -= alpha * grad_b
        # 每迭代一定次数打印损失
        if i % 100 == 0:
            print(f"Iteration {i}: Loss = {compute_loss(X, y, w, b)}")
    return w, b

准备数据

  • X 1 X_1 X1: 年龄
  • X 2 X_2 X2: 性别（0表示女性，1表示男性）
  • X 3 X_3 X3: 体重指数（BMI）
  • X 4 X_4 X4: 血糖水平
  • Y Y Y: 是否有糖尿病（0表示没有，1表示有）
python 复制代码 
# 准备数据
# x = df的前四列，y = df的最后一列
X = df.iloc[:, :-1].values # iloc是通过行号来取行数据的，这里取所有行，去掉最后一列
y = df.iloc[:, -1].values # 取所有行，取最后一列
X.shape, y.shape
((1000, 4), (1000,))
python 复制代码 
# 将X和y分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 这里就是把X和y分为训练集和测试集，test_size=0.2表示测试集占20%，random_state=0表示随机种子，保证每次运行结果一样
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
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# 特征标准化------目的是让数据的均值为0，方差为1，这样可以加快梯度下降的收敛速度
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
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# 初始化权重和偏置
# 这里的w是一个一维数组，长度为X_train的列数，也就是特征的个数，这里是4
w = np.zeros(X_train.shape[1])
b = 0
python 复制代码 
# 训练模型
# 这里的alpha是学习率，iterations是迭代次数
w, b = gradient_descent(X_train, y_train, w, b, alpha=0.1, iterations=10000)
Iteration 0: Loss = 0.67694848293987
Iteration 100: Loss = 0.31170512579698983
Iteration 200: Loss = 0.28006450564964497
Iteration 300: Loss = 0.26967717122142904
Iteration 400: Loss = 0.2649489155820069
Iteration 500: Loss = 0.26246507021700166
Iteration 600: Loss = 0.2610482148241369
Iteration 700: Loss = 0.26019578953398675
.........................................
Iteration 8300: Loss = 0.2586331617938211
Iteration 8400: Loss = 0.25863316179381984
Iteration 8500: Loss = 0.2586331617938189
Iteration 8600: Loss = 0.25863316179381834
Iteration 8700: Loss = 0.25863316179381785
Iteration 8800: Loss = 0.2586331617938175
Iteration 8900: Loss = 0.2586331617938173
Iteration 9000: Loss = 0.2586331617938171
Iteration 9100: Loss = 0.25863316179381696
Iteration 9200: Loss = 0.25863316179381696
Iteration 9300: Loss = 0.2586331617938169
Iteration 9400: Loss = 0.25863316179381685
Iteration 9500: Loss = 0.25863316179381685
Iteration 9600: Loss = 0.2586331617938168
Iteration 9700: Loss = 0.2586331617938168
Iteration 9800: Loss = 0.2586331617938168
Iteration 9900: Loss = 0.2586331617938168
python 复制代码 
# 训练好模型后，我们可以使用它来进行预测
# 预测概率
test_probs = sigmoid(np.dot(X_test, w) + b)
# 预测类别
test_preds = np.where(test_probs > 0.5, 1, 0)
test_preds
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1,
       1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1])
python 复制代码 
# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, test_preds)
accuracy
0.885
python 复制代码 
# 比较真实值和预测值
results = pd.DataFrame({
    'Actual': y_test,
    'Predicted': test_preds,
    'Probability': test_probs
})
results.head(100)

| | Actual | Predicted | Probability |
| 0 | 1 | 1 | 0.974574 |
| 1 | 1 | 1 | 0.961203 |
| 2 | 1 | 1 | 0.874061 |
| 3 | 1 | 1 | 0.996859 |
| 4 | 1 | 1 | 0.832528 |
| ... | ... | ... | ... |
| 95 | 0 | 1 | 0.873257 |
| 96 | 1 | 1 | 0.944671 |
| 97 | 1 | 1 | 0.903943 |
| 98 | 1 | 1 | 0.979292 |

99 1 1 0.998257

100 rows × 3 columns

python 复制代码 
# 最终的权重和偏置
print(f"Weight: {w}")
print(f"Bias: {b}")
# 最终准确度
print(f"Final Accuracy: {accuracy}")
Weight: [1.41949725 0.42282911 0.70729532 0.90150334]
Bias: 3.0447132565927673
Final Accuracy: 0.885

总结

在这个项目中，我们手动实现了逻辑回归模型的训练过程。我们首先定义了 Sigmoid 函数和对数损失函数，然后使用梯度下降法最小化损失函数。我们将这个模型应用于一个模拟数据集，其中包含患者的生理指标和是否患有糖尿病的标签。最终，我们评估了模型的准确性，并展示了预测结果。

通过最终的结果，我们可以看到我们的模型在测试集上的准确率为 0.885，说明我们的逻辑回归模型在这个数据集上表现还是不错的。

补充------采用sklearn库实现逻辑回归
python 复制代码 
# 使用sklearn库实现逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
accuracy
0.885
python 复制代码 
# 比较调库实现的逻辑回归和手动实现的逻辑回归的权重和偏置
print("Manual Model:")
print(f"Weight: {w}")
print(f"Bias: {b}")
print("\nSklearn Model:")
print(f"Weight: {model.coef_}")
print(f"Bias: {model.intercept_}")
Manual Model:
Weight: [1.41949725 0.42282911 0.70729532 0.90150334]
Bias: 3.0447132565927673

Sklearn Model:
Weight: [[1.37051336 0.40978953 0.68512706 0.87338347]]
Bias: [2.988773]
可以发现，两者的权重和偏置非常接近，这说明我们手动实现的逻辑回归模型是正确的。同时，我们也可以看到，使用sklearn库实现的逻辑回归模型的准确率与我们手动实现的模型准确率相同，这说明我们的模型在这个数据集上表现良好。
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