通过逻辑回归（logistic regression）建立分类模型
1.1 逻辑回归可视化和条件概率
激活函数 (activation function)： 一种函数（如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入进行求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值）传递给下一层。
Sigmoid函数 是一个在生物学中常见的S型函数，常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到[0,1]之间 ，函数公式如下：
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 激活函数
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z))
# 生成从-7开始到7（但不包括7）且步长为0.1的等差数列
z = np.arange(-7, 7, 0.1)
# 使用激活函数sigmoid将上述等差数量映射到0-1
sigma_z = sigmoid(z)
# 绘图
plt.plot(z, sigma_z)
plt.axvline(0.0, color='k')
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.xlabel('z')
plt.ylabel('$\sigma (z)$')
# Y轴坐标间隔和范围
plt.yticks([0.0, 0.5, 1.0])
ax = plt.gca()
# Y轴添加网格线
ax.yaxis.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
1.2 逻辑回归工作流程图
1.3 逻辑损失函数的权重
损失 (Loss) ：一种衡量模型的预测结果与偏离真实标签的衡量指标 ，例如在线性回归模型 中通常采用均方误差 作为loss function， 逻辑回归模型则使用对数损失函数作为loss function。
python
# 定义2个对数损失函数
def loss_0(z):
return - np.log(1 - sigmoid(z))
def loss_1(z):
return - np.log(sigmoid(z))
z = np.arange(-10, 10, 0.1)
sigma_z = sigmoid(z)
# loss_0函数可视化
c0 = [loss_0(x) for x in z]
plt.plot(sigma_z, c0, linestyle='--', label='L(w, b) with loss_0')
# loss_1函数可视化
c1 = [loss_1(x) for x in z]
plt.plot(sigma_z, c1, label='L(w, b) with loss_1')
plt.ylim(0.0, 5.1)
plt.xlim([0, 1])
plt.xlabel('$\sigma(z)$')
plt.ylabel('L(w, b)')
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()
2. 基于梯度下降算法的逻辑回归分类器模型
批次 (batch)：机器学习模型训练的一次迭代（即完成一次梯度更新）中使用的样本集。
批次规模 (batch size)：一个批次batch中的样本数， 例如SGD 的批次规模为 1，而小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间，在模型训练时batch size通常时固定的。
周期 (epoch):在训练时，整个数据集的一次完整遍历，以便不漏掉任何一个样本。即epoch = sample number / batch size，其中sample number为样本总数，batch size为批次规模。
python
# 定义类
from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt
from distutils.version import LooseVersion
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
class LogisticRegressionGD:
"""
参数
------------
eta : float
Learning rate ：学习速率（0-1之间）
n_iter : int
传递训练数据集个数，即批次规模
random_state : int
随机数种子生成器权重
属性
-----------
w_ : 1d-array
训练权重
b_ : Scalar
fitting偏差.
losses_ : list
每个周期的逻辑回归函数数值.
"""
def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50, random_state=1):
# 默认学习速率0.01， 批次规模50个样本
self.eta = eta
self.n_iter = n_iter
self.random_state = random_state
def fit(self, X, y):
""" 适配训练数据
参数
----------
X : {array-like}, shape = [n_examples, n_features]
训练向量，n_examples表示样本数量，n_features 表示特征数量
y : array-like, shape = [n_examples]
分类标签向量，包含真实的样本标签
返回值
-------
LogisticRegressionGD实例
"""
rgen = np.random.RandomState(self.random_state)
# 生成一个正态分布的随机数组，并将其赋值给 self.w_
# loc=0.0 表示正态分布的均值（mean）是 0.0
# scale=0.01 表示正态分布的标准差（standard deviation）是 0.01
# size=X.shape[1] 表示生成的随机数组的大小（即长度或元素数量）应该与输入数据 X 的特征数量（列数）相同
self.w_ = rgen.normal(loc=0.0, scale=0.01, size=X.shape[1])
self.b_ = np.float_(0.)
self.losses_ = []
for i in range(self.n_iter):
net_input = self.net_input(X)
output = self.activation(net_input)
errors = (y - output)
self.w_ += self.eta * X.T.dot(errors) / X.shape[0]
self.b_ += self.eta * errors.mean()
loss = (-y.dot(np.log(output)) - (1 - y).dot(np.log(1 - output))) / X.shape[0]
self.losses_.append(loss)
return self
def net_input(self, X):
"""计算神经网络输入值，返回2个数组的点积+b_"""
return np.dot(X, self.w_) + self.b_
def activation(self, z):
"""计算逻辑回归激活函数结果"""
# 通过np.clip(z, -250, 250)将z数值限制在-250~250之间，防止溢出
return 1. / (1. + np.exp(-np.clip(z, -250, 250)))
def predict(self, X):
"""返回分类标签预测结果，激活函数结果大于等于0.5则分类为标签1，否则为0"""
return np.where(self.activation(self.net_input(X)) >= 0.5, 1, 0)
def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02):
# 绘图图形和颜色生成
markers = ('o', 's', '^', 'v', '<')
colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])
# 绘图
x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
lab = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
lab = lab.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1, xx2, lab, alpha=0.3, cmap=cmap)
plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())
# 图加上分类样本
for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=X[y == cl, 0],
y=X[y == cl, 1],
alpha=0.8,
c=colors[idx],
marker=markers[idx],
label=f'Class {cl}',
edgecolor='black')
# 高亮显示测试数据集样本
if test_idx:
X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]
plt.scatter(X_test[:, 0],
X_test[:, 1],
c='none',
edgecolor='black',
alpha=1.0,
linewidth=1,
marker='o',
s=100,
label='Test set') 2.1 Iris数据集数据预处理
python
from sklearn import datasets
import numpy as np
####### 获取iris数据集 #######
iris = datasets.load_iris()
# 提取dataframe的第3列和第4列数据
X = iris.data[:, [2, 3]]
# 分类标签
y = iris.target
# 打印分类标签
print('Class labels:', np.unique(y))
# Class labels: [0 1 2]
####### 划分数据集 #######
from sklearn.model_selection import train_test_split
# X_train， y_train为训练集数据和标签
# X_test， y_test为测试集数据和标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y)
# 打印各标签的数据包含的数据数量
print('Labels counts in y:', np.bincount(y))
print('Labels counts in y_train:', np.bincount(y_train))
print('Labels counts in y_test:', np.bincount(y_test))
# Labels counts in y: [50 50 50]
# Labels counts in y_train: [35 35 35]
# Labels counts in y_test: [15 15 15]
####### 标准化 #######
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train)
# 标准化训练数据X_train_std ， X_test_std
X_train_std = sc.transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)
####### 获取模型训练数据集 #######
X_train_01_subset = X_train_std[(y_train == 0) | (y_train == 1)]
y_train_01_subset = y_train[(y_train == 0) | (y_train == 1)]
# 初始化类，定义学习率和批次规模参数
lrgd = LogisticRegressionGD(eta=0.3, n_iter=1000, random_state=1)
lrgd.fit(X_train_01_subset,
y_train_01_subset)
# 绘图
plot_decision_regions(X=X_train_01_subset,
y=y_train_01_subset,
classifier=lrgd)
plt.xlabel('Petal length [standardized]')
plt.ylabel('Petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()基于梯度下降算法的逻辑回归分类模型预测结果：
从下图结果可以看出，在训练数据集上，模型预测的样本标签Class0和Class1结果全部正确，但在区分表现Class1和Class2时很糟糕。
python
# 获取在测试数据集上模型的预测错误样本数量和预测精确度
# 将0和1替换为1和2,即可获取Class1和Class2预测结果
X_test_01_subset = X_test_std[(y_test == 0) | (y_test == 1)]
y_test_01_subset = y_test[(y_test== 0) | (y_test == 1)]
y_test_pred = lrgd.predict(X_test_01_subset)
print('Misclassified examples: %d' % (y_test_01_subset != y_test_pred).sum())
# Misclassified examples: 0
# 获取模型精确度
from sklearn.metrics import accuracy_score
print('Accuracy: %.3f' % accuracy_score(y_test_01_subset, y_test_pred))
# Accuracy: 1.000
3. 使用 scikit-learn训练逻辑回归模型
进一步使用scikit-learn训练逻辑回归模型，用于区分iris数据集的三个分类标签，该模型需有更高的预测精确度。
python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# LogisticRegression参数说明
# C=100.0：正则化强度的倒数，必须是一个正数。C被设置为100.0，这意味着正则化强度较弱，允许模型更复杂一些
# solver='lbfgs'：指定用于优化的算法，lbfgs是一种拟牛顿方法，适用于小数据集。其他常用的求解器包括liblinear（适用于二分类或多分类问题，具有L1或L2正则化）和saga（适用于L2正则化，且可以用于高维数据）
# multi_class='ovr'：指定如果目标变量具有多于两个类别时使用的算法。ovr代表"一对一"（One-vs-Rest），也称为多类别逻辑回归。在这种设置中，对于每个类别，模型会学习一个将其与其余类别区分开的二元分类器。
# LogisticRegression类创建lr实例
lr = LogisticRegression(C=100.0, solver='lbfgs', multi_class='ovr')
lr.fit(X_train_std, y_train)
# 绘图
plot_decision_regions(X_combined_std, y_combined,
classifier=lr, test_idx=range(105, 150))
plt.xlabel('Petal length [standardized]')
plt.ylabel('Petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()
# 获取预测数据集中每个样本属于每个类别的概率
lr.predict_proba(X_test_std[:, :])
# array([[6.63770505e-09, 1.44747233e-01, 8.55252760e-01],
# [8.34031210e-01, 1.65968790e-01, 3.20815954e-13],
# [8.48822884e-01, 1.51177116e-01, 2.57998350e-14],
# 使用argmax函数输出每个样本概率最高类别的索引
lr.predict_proba(X_test_std[:, :]).argmax(axis=1)
# array([2, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 0,
# 1, 2, 1, 1, 1, 2, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 0,
# 0])
# 输出测试数据集全部样本预测结果
lr.predict(X_test_std[:, :])通过scikit-learn训练的回归模型，在预测标签1和2时，有少数样本分类错误，但预测精确度明显较高。
4. 通过正则化处理过拟合
正则化 (regularization) ： 对模型复杂度的惩罚，正则化有助于防止模型出现过拟合。
欠拟合(underfitting) : 欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。
过拟合 (overfitting) ： 创建的模型与训练数据拟合程度过高，以致于模型无法根据未曾见过的新数据做出正确的预测。
欠拟合、拟合良好和过拟合示意图：
特征权重随C值变化图
python
# weights是用于存储权重系数的列表
# C是正则化项的倒数，用于控制正则化的强度，params是用于存储C值的列表
weights, params = [], []
# 遍历数组-5到5之间数字（不包含5）
for c in np.arange(-5, 5):
# C的值在每次迭代中以10的幂次方变化
lr = LogisticRegression(C=10.**c,
multi_class='ovr')
# 使用标准化后的训练数据X_train_std和训练标签y_train来拟合模型
lr.fit(X_train_std, y_train)
#将模型的第二个类别的权重系数（lr.coef_[1]）添加到weights列表中
weights.append(lr.coef_[1])
params.append(10.**c)
# 列表转numpy数组
weights = np.array(weights)
# 绘制权重系数随C值变化的图
# weights[:, 0]和weights[:, 1]分别表示与花瓣长度和花瓣宽度相关的权重系数
plt.plot(params, weights[:, 0],
label='Petal length')
plt.plot(params, weights[:, 1], linestyle='--',
label='Petal width')
plt.ylabel('Weight coefficient')
plt.xlabel('C')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xscale('log')
plt.show()
5. 支持向量机实现分类模型
支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型 ，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由简单到复杂的模型包括：
当训练样本线性可分时 ，通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机 ；
当训练样本近似线性可分时 ，通过软间隔最大化，学习一个线性支持向量机 ；
当训练样本线性不可分时 ，通过核技巧和软间隔最大化，学习一个非线性支持向量机。
SVM分类原理图：
Scikit-learn 中的替代实现方法
python
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
# SGDClassifier类创建神经网络感知器实例
ppn = SGDClassifier(loss='perceptron')
# SGDClassifier类创建逻辑回归分类器实例
lr = SGDClassifier(loss='log')
# SGDClassifier类创建支持向量机分类器实例
svm = SGDClassifier(loss='hinge')5.1 训练支持向量机分类模型
python
from sklearn.svm import SVC
# kernel='linear' 作为核函数
# C=1.0 设置了正则化参数，它控制了误差项和模型复杂度之间的权衡
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=1)
svm.fit(X_train_std, y_train)
plot_decision_regions(X_combined_std,
y_combined,
classifier=svm,
test_idx=range(105, 150))
plt.xlabel('Petal length [standardized]')
plt.ylabel('Petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()
5.2 基于核支持向量机的非线性问题求解
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# numpy随机种子
np.random.seed(1)
# 生成一个形状为 (200, 2) 的数组，其中包含从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中抽取的200个样本，每个样本有两个特征
X_xor = np.random.randn(200, 2)
# 对每个样本，检查第一个特征是否大于0，然后检查第二个特征是否大于0。np.logical_xor 函数计算这两个条件的逻辑异或;
# 如果两个条件不同时为真（即一个为真，一个为假），则结果为 True，否则为 False。
y_xor = np.logical_xor(X_xor[:, 0] > 0,
X_xor[:, 1] > 0)
# 将逻辑值 True 和 False 转换为整数 1 和 0
y_xor = np.where(y_xor, 1, 0)
# X_xor[y_xor == 1, 0] 选择了 y_xor = 1 的样本的第一个特征（即第一个维度）
# X_xor[y_xor == 1, 1] 选择了 y_xor = 1 的样本的第二个特征（即第二个维度）
plt.scatter(X_xor[y_xor == 1, 0],
X_xor[y_xor == 1, 1],
c='royalblue',
marker='s',
label='Class 1')
# X_xor[y_xor == 0, 0] 选择了 y_xor = 0 的样本的第一个特征（即第一个维度）
# X_xor[y_xor == 0, 1] 选择了 y_xor = 0 的样本的第二个特征（即第二个维度）
plt.scatter(X_xor[y_xor == 0, 0],
X_xor[y_xor == 0, 1],
c='tomato',
marker='o',
label='Class 0')
plt.xlim([-3, 3])
plt.ylim([-3, 3])
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()
超平面(hpyerplane) 生成示意图：
5.3 使用核方法（ kernel trick）获取高维空间中的分离超平面
python
# kernel='rbf' 指定了径向基函数（Radial Basis Function）作为核函数；RBF 核能够处理非线性问题，通过将数据映射到高维空间来找到合适的决策边界。
# random_state=1 设置随机数生成器的种子，确保结果的可复现性。
# gamma=0.10 设置了 RBF 核的参数，它定义了单个训练样本的影响范围。
# C=10.0 设置了正则化参数，它控制了误差项和模型复杂度之间的权衡。
svm = SVC(kernel='rbf', random_state=1, gamma=0.10, C=10.0)
svm.fit(X_xor, y_xor)
# 绘制决策边界
plot_decision_regions(X_xor, y_xor,
classifier=svm)
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()
运用到全部标签的分类预测：
python
from sklearn.svm import SVC
# 调整gamma=0.2和C=1
svm = SVC(kernel='rbf', random_state=1, gamma=0.2, C=1.0)
svm.fit(X_train_std, y_train)
# 绘图
plot_decision_regions(X_combined_std, y_combined,
classifier=svm, test_idx=range(105, 150))
plt.xlabel('Petal length [standardized]')
plt.ylabel('Petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()
python
# 调整gamma=100和C=1
svm = SVC(kernel='rbf', random_state=1, gamma=100.0, C=1.0)
svm.fit(X_train_std, y_train)
plot_decision_regions(X_combined_std, y_combined,
classifier=svm, test_idx=range(105, 150))
plt.xlabel('Petal length [standardized]')
plt.ylabel('Petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()