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1.6.1. 如何求解分类问题？
举个简单的例子：根据余额，判断小明是否会去看电影。
从这幅图中我们可以看到：
y = 0代表不看电影、y = 1代表去看电影- 余额为1、2、3、4、5时，去看电影（正样本）
- 余额为-1、-2、-3、-4、-5时，不看电影（负样本）
1.6.2. 分类任务基本框架
那么如何让计算器来进行这样的分类任务呢？我们需要数学的帮助：
{ y = f ( x 1 , x 2 ⋯ x n ) 判断为类别 N , 如果 y = n \left\{ \begin{array}{l} y = f(x_1, x_2 \cdots x_n) \\ \text{判断为类别 } N, \text{ 如果 } y = n \end{array} \right. {y=f(x1,x2⋯xn)判断为类别 N, 如果 y=n
分类任务分成两步：
- 第一步是去求解预测出的结果，这个结果还不是我们最终想要的类别，而是类似于0、1、2这样的数字（离散的数）。
- 第二步就是根据这个数字来判断它属于什么类别，比如说0的时候代表不看电影，1的时候代表看电影
具体到我们这里的看电影这个例子中，数学表述就是：
y = f ( x ) ∈ { 0 , 1 } y = f(x) \in \{0,1\} y=f(x)∈{0,1}
f(x)的结果，也就是y，属于{0, 1}，也就是说要么是0，要么是1。而在上文的图中我们也说过了y = 0代表不看电影（负样本）、y = 1代表去看电影（正样本）.
那么此时这个例子的核心问题就转变为了寻找f(x)。
1.6.3. 通过线性回归求解分类问题
我们先采用一个非常简单的模型，就是我们之前讲的线性回归模型（原理详见 1.2. 线性回归理论）。使用这个模型的目的在于预测点的分布情况。
我们首先不管是正样本还是负样本，我们现在要做的只是把点的分布给模拟出来：
拟合出来的线是y = 0.1364x + 0.5，这就是展现点可能的分布的函数。
这条线上的点不只有0和1怎么办呢？很简单，我们只要取0和1的中点------0.5即可。只要是分布函数的y值大于0.5，我们就把它认定为是1，也就是去看电影；反之就认定为0，不会去看电影。
更专业地说，我们会把0.5叫做阈值 。而这种把很多值(分布函数上的值)根据阈值最终整理为两个值(0或1)的操作叫做二值化。
这样一来我们就完成了一个非常简单的分类任务的预测。我们再来总结一下步骤：
( 1 ) Y = 0.1364 x + 0.5 ( 2 ) y = f ( x ) = { 1 , Y ≥ 0.5 0 , Y < 0.5 \begin{aligned} (1) \quad Y &= 0.1364x + 0.5 \\ (2) \quad y &= f(x) = \begin{cases} 1, & Y \geq 0.5 \\ 0, & Y < 0.5 \end{cases} \end{aligned} (1)Y(2)y=0.1364x+0.5=f(x)={1,0,Y≥0.5Y<0.5
- 第一步是找出
f(x)，也就是这里的Y - 第二步就是确定阈值，根据阈值来进行二次筛选
我们把Y带入原来的数据点，看一下效果：
| x | Y(x)分布函数的值 | y(x)二值化之后的值 | 实际y |
|---|---|---|---|
| -5 | -0.18 | 0 | 0 |
| -4 | -0.05 | 0 | 0 |
| -3 | 0.09 | 0 | 0 |
| -2 | 0.23 | 0 | 0 |
| -1 | 0.36 | 0 | 0 |
| 1 | 0.64 | 1 | 1 |
| 2 | 0.77 | 1 | 1 |
| 3 | 0.91 | 1 | 1 |
| 4 | 1.05 | 1 | 1 |
| 5 | 1.18 | 1 | 1 |
这么一看线性回归的效果好像还不错，但其实它的局限性还蛮大的。
1.6.4. 线性回归求解分类问题的局限性
线性回归的主要问题在于：样本量变大，准确率就会下降。
原本的数据中x的值仅在-5到5。而这时如果我们添加一个比较远的点，比如(50, 1)，就会对线性回归计算出的线产生巨大的影响。
我们还是一样的把Y带入原来的数据点，看一下效果：
| x | Y(x)分布函数的值 | y(x)二值化之后的值 | 实际y |
|---|---|---|---|
| -5 | 0.39 | 0 | 0 |
| -4 | 0.41 | 0 | 0 |
| -3 | 0.43 | 0 | 0 |
| -2 | 0.44 | 0 | 0 |
| -1 | 0.46 | 0 | 0 |
| 1 | 0.49 | 0 | 1 |
| 2 | 0.51 | 1 | 1 |
| 3 | 0.52 | 1 | 1 |
| 4 | 0.54 | 1 | 1 |
| 5 | 0.55 | 1 | 1 |
| 50 | 1.26 | 1 | 1 |
当x = 1时，由于Y(x)的结果0.49，小于0.5，导致二值化之后y(x) = 0，但是实际情况是x = 1时y = 1。 |
1.6.5. 逻辑回归的原理
逻辑回归对于求解分类问题的第一步进行了优化：
( 1 ) Y = 1 1 + e − x ( 2 ) y = f ( x ) = { 1 , Y ≥ 0.5 0 , Y < 0.5 \begin{aligned} (1) \quad Y &= \frac{1}{1 + e^{-x}} \\ (2) \quad y &= f(x) = \begin{cases} 1, & Y \geq 0.5 \\ 0, & Y < 0.5 \end{cases} \end{aligned} (1)Y(2)y=1+e−x1=f(x)={1,0,Y≥0.5Y<0.5
之所以叫做逻辑回归是因为第一步的这个函数叫做Sigmoid函数 （逻辑函数），它将输入x映射到 (0,1)之间。
它根据数据的特征或属性，计算其归属于某一类别的概率P(x)，根据概率数值来判断其所属类别。
它的主要应用场景就是二分类问题（也就是只有两种可能性的问题）。
它的数学表达式是：
P ( x ) = 1 1 + e − x y = { 1 , P ( x ) ≥ 0.5 0 , P ( x ) < 0.5 \begin{aligned} P(x) &= \frac{1}{1 + e^{-x}} \\ y &= \begin{cases} 1, & P(x) \geq 0.5 \\ 0, & P(x) < 0.5 \end{cases} \end{aligned} P(x)y=1+e−x1={1,0,P(x)≥0.5P(x)<0.5
y为类别结果P为概率分布x为特征值
它的效果如下：
如果我们使用逻辑函数作为Y：
| x | Y(x)使用逻辑函数 | y(x)二值化之后的值 | 实际y |
|---|---|---|---|
| -5 | 0.01 | 0 | 0 |
| -4 | 0.02 | 0 | 0 |
| -3 | 0.05 | 0 | 0 |
| -2 | 0.12 | 0 | 0 |
| -1 | 0.27 | 0 | 0 |
| 1 | 0.73 | 1 | 1 |
| 2 | 0.88 | 1 | 1 |
| 3 | 0.95 | 1 | 1 |
| 4 | 0.98 | 1 | 1 |
| 5 | 0.99 | 1 | 1 |
| 50 | 1.00 | 1 | 1 |
| 1000 | 1.00 | 1 | 1 |
可以看到它并不会因为数据量增多而导致准确率下降。
逻辑回归只是用于解决分类问题的一种模型（你可以使用其它模型，只是效果可能没这么好）。其实它的思想与线性回归差不多，只不过换用了逻辑函数。
1.6.6. 利用逻辑函数解问题
我们就用逻辑回归解决一下本文开篇提出的那个问题：根据余额，判断小明是否会去看电影（余额-10、100的情况下）
只需要带入逻辑方程即可：
余额为-10的情况下：
P ( x = − 10 ) = 1 1 + e 10 = 4.5 × 1 0 − 5 < 0.5 P(x = -10) = \frac{1}{1 + e^{10}} = 4.5 \times 10^{-5} < 0.5 P(x=−10)=1+e101=4.5×10−5<0.5
由于计算出的值小于0.5，所以会被二值化为0，也就是不会去看电影。
余额为100的情况下：
P ( x = 100 ) = 1 1 + e − 100 = 1 > 0.5 P(x = 100) = \frac{1}{1 + e^{-100}} = 1 > 0.5 P(x=100)=1+e−1001=1>0.5
由于计算出的值大于0.5，所以会被二值化为1，也就是会去看电影。