python机器学习理论与实战（四）逻辑回归

从这节算是开始进入“正规”的机器学习了吧，之所以“正规”因为它开始要建立价值函数（cost function），接着优化价值函数求出权重，然后测试验证。这整套的流程是机器学习必经环节。今天要学习的话题是逻辑回归，逻辑回归也是一种有监督学习方法（supervised machine learning）。逻辑回归一般用来做预测，也可以用来做分类，预测是某个类别^.^！线性回归想比大家都不陌生了，y=kx+b,给定一堆数据点，拟合出k和b的值就行了，下次给定X时，就可以计算出y,这就是回归。而逻辑回归跟这个有点区别，它是一种非线性函数，拟合功能颇为强大，而且它是连续函数，可以对其求导，这点很重要，如果一个函数不可求导，那它在机器学习用起来很麻烦，早期的海维赛德（Heaviside）阶梯函数就因此被sigmoid函数取代，因为可导意味着我们可以很快找到其极值点，这就是优化方法的重要思想之一：利用求导，得到梯度，然后用梯度下降法更新参数。

下面来看看逻辑回归的sigmoid函数，如（图一）所示：

（图一）

（图一）中上图是sigmoid函数在定义域[-5,5] 上的形状，而下图是在定义域[-60,60]上的形状，由这两个图可以看出，它比较适合做二类的回归，因为严重两级分化。Sigmoid函数的如（公式一）所示：

（公式一）

现在有了二类回归函数模型，就可以把特征映射到这个模型上了，而且sigmoid函数的自变量只有一个Z，假设我们的特征为X=[x0,x1,x2…xn]。令，当给定大批的训练样本特征X时，我们只要找到合适的W=[w0,w1,w2…wn]来正确的把每个样本特征X映射到sigmoid函数的两级上，也就是说正确的完成了类别回归就行了，那么以后来个测试样本，只要和权重相乘后，带入sigmoid函数计算出的值就是预测值啦，很简单是吧。那怎么求权重W呢？

要计算W，就要进入优化求解阶段咯，用的方法是梯度下降法或者随机梯度下降法。说到梯度下降，梯度下降一般对什么求梯度呢？梯度是一个函数上升最快的方向，沿着梯度方向我们可以很快找到极值点。我们找什么极值？仔细想想，当然是找训练模型的误差极值，当模型预测值和训练样本给出的正确值之间的误差和最小时，模型参数就是我们要求的。当然误差最小有可能导致过拟合，这个以后再说。我们先建立模型训练误差价值函数（cost function），如（公式二）所示：

（公式二）

（公式二）中Y表示训练样本真实值，当J（theta）最小时的所得的theta就是我们要求的模型权重，可以看出J(theta)是个凸函数，得到的最小值也是全局最小。对其求导后得出梯度，如（公式三）所示：

（公式三）

由于我们是找极小值，而梯度方向是极大值方向，因此我们取负号，沿着负梯度方向更新参数，如（公式四）所示：

（公式四）

按照（公式四）的参数更新方法，当权重不再变化时，我们就宣称找到了极值点，此时的权重也是我们要求的，整个参数更新示意图如（图二）所示：

（图二）

原理到此为止逻辑回归基本就说完了，下面进入代码实战阶段：

from numpy import * 

def loadDataSet():
  dataMat = []; labelMat = []
  fr = open('testSet.txt')
  for line in fr.readlines():
    lineArr = line.strip().split()
    dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
    labelMat.append(int(lineArr[2]))
  return dataMat,labelMat 

def sigmoid(inX):
  return 1.0/(1+exp(-inX))

上面两个函数分别是加载训练集和定义sigmoid函数，都比较简单。下面发出梯度下降的代码：

def gradAscent(dataMatIn, classLabels):
  dataMatrix = mat(dataMatIn)       #convert to NumPy matrix
  labelMat = mat(classLabels).transpose() #convert to NumPy matrix
  m,n = shape(dataMatrix)
  alpha = 0.001
  maxCycles = 500
  weights = ones((n,1))
  for k in range(maxCycles):       #heavy on matrix operations
    h = sigmoid(dataMatrix*weights)   #matrix mult
    error = (labelMat - h)       #vector subtraction
    weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose()* error #matrix mult
  return weights

梯度下降输入训练集和对应标签，接着就是迭代跟新参数，计算梯度，然后更新参数，注意倒数第二句就是按照（公式三）和（公式四）来更新参数。

为了直观的看到我们得到的权重是否正确的，我们把权重和样本打印出来，下面是相关打印代码：

def plotBestFit(weights):
  import matplotlib.pyplot as plt
  dataMat,labelMat=loadDataSet()
  dataArr = array(dataMat)
  n = shape(dataArr)[0]
  xcord1 = []; ycord1 = []
  xcord2 = []; ycord2 = []
  for i in range(n):
    if int(labelMat[i])== 1:
      xcord1.append(dataArr[i,1]); ycord1.append(dataArr[i,2])
    else:
      xcord2.append(dataArr[i,1]); ycord2.append(dataArr[i,2])
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111)
  ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s')
  ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green')
  x = arange(-3.0, 3.0, 0.1)
  y = (-weights[0]-weights[1]*x)/weights[2]
  ax.plot(x, y)
  plt.xlabel('X1'); plt.ylabel('X2');
  plt.show()

打印的效果图如（图三）所示：

（图三）

可以看出效果蛮不错的，小错误是难免的，如果训练集没有错误反而危险，说到这基本就说完了，但是考虑到这个方法对少量样本（几百的）还行，在实际中当遇到10亿数量级时，而且特征维数上千时，这种方法很恐怖，光计算梯度就要消耗大量时间，因此要使用随机梯度下降方法。随机梯度下降算法和梯度下降算法原理一样，只是计算梯度不再使用所有样本，而是使用一个或者一小批来计算梯度，这样可以减少计算代价，虽然权重更新的路径很曲折，但最终也会收敛的，如（图四）所示

（图四）

下面也发出随机梯度下降的代码：

def stocGradAscent1(dataMatrix, classLabels, numIter=150):
  m,n = shape(dataMatrix)
  weights = ones(n)  #initialize to all ones
  for j in range(numIter):
    dataIndex = range(m)
    for i in range(m):
      alpha = 4/(1.0+j+i)+0.0001  #apha decreases with iteration, does not
      randIndex = int(random.uniform(0,len(dataIndex)))#go to 0 because of the constant
      h = sigmoid(sum(dataMatrix[randIndex]*weights))
      error = classLabels[randIndex] - h
      weights = weights + alpha * error * dataMatrix[randIndex]
      del(dataIndex[randIndex])
  return weights

最后也给出一个分类的代码，只要把阈值设为0.5，大于0.5划为一类，小于0.5划为另一类就行了，代码如下：

def classifyVector(inX, weights):
  prob = sigmoid(sum(inX*weights))
  if prob > 0.5: return 1.0
  else: return 0.0

总结：

优点：计算量不高，容易实现，对现实数据也很容易描述

缺点：很容易欠拟合，精度可能也会不高

参考文献：

[1] machine learning in action. Peter Harrington

[2] machine learning.Andrew Ng

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

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