【机器学习】逻辑回归代码练习
是中國大學慕課《機器學習》的“邏輯回歸”章節的課后代碼。
課程地址：
https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179
課程完整代碼：
https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
代碼修改并注釋：黃海廣，haiguang2000@wzu.edu.cn
邏輯回歸
在這一次練習中，我們將要實現邏輯回歸并且應用到一個分類任務。我們還將通過將正則化加入訓練算法，來提高算法的魯棒性，并用更復雜的情形來測試它。
在訓練的初始階段，我們將要構建一個邏輯回歸模型來預測，某個學生是否被大學錄取。設想你是大學相關部分的管理者，想通過申請學生兩次測試的評分，來決定他們是否被錄取。現在你擁有之前申請學生的可以用于訓練邏輯回歸的訓練樣本集。對于每一個訓練樣本，你有他們兩次測試的評分和最后是被錄取的結果。為了完成這個預測任務，我們準備構建一個可以基于兩次測試評分來評估錄取可能性的分類模型。
讓我們從檢查數據開始。
import?numpy?as?np import?pandas?as?pd import?matplotlib.pyplot?as?pltpath?=?'ex2data1.txt' data?=?pd.read_csv(path,?header=None,?names=['Exam?1',?'Exam?2',?'Admitted']) data.head()| 34.623660 | 78.024693 | 0 |
| 30.286711 | 43.894998 | 0 |
| 35.847409 | 72.902198 | 0 |
| 60.182599 | 86.308552 | 1 |
| 79.032736 | 75.344376 | 1 |
讓我們創建兩個分數的散點圖，并使用顏色編碼來可視化，如果樣本是正的（被接納）或負的（未被接納）。
positive?=?data[data['Admitted'].isin([1])] negative?=?data[data['Admitted'].isin([0])]fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(12,?8)) ax.scatter(positive['Exam?1'],positive['Exam?2'],s=50,c='b',marker='o',label='Admitted') ax.scatter(negative['Exam?1'],negative['Exam?2'],s=50,c='r',marker='x',label='Not?Admitted') ax.legend() ax.set_xlabel('Exam?1?Score') ax.set_ylabel('Exam?2?Score') plt.show()看起來在兩類間，有一個清晰的決策邊界。現在我們需要實現邏輯回歸，那樣就可以訓練一個模型來預測結果。
Sigmoid 函數
代表一個常用的邏輯函數（logistic function）為形函數（Sigmoid function），公式為：
合起來，我們得到邏輯回歸模型的假設函數：def?sigmoid(z):return?1?/?(1?+?np.exp(-z))讓我們做一個快速的檢查，來確保它可以工作。
nums?=?np.arange(-10,?10,?step=1)fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(12,?8)) ax.plot(nums,?sigmoid(nums),?'r') plt.show()棒極了！現在，我們需要編寫代價函數來評估結果。代價函數：
現在，我們要做一些設置，和我們在練習1在線性回歸的練習很相似。
#?add?a?ones?column?-?this?makes?the?matrix?multiplication?work?out?easier data.insert(0,?'Ones',?1)#?set?X?(training?data)?and?y?(target?variable) cols?=?data.shape[1] X?=?data.iloc[:,?0:cols?-?1] y?=?data.iloc[:,?cols?-?1:cols]#?convert?to?numpy?arrays?and?initalize?the?parameter?array?w X?=?np.array(X.values) y?=?np.array(y.values) w?=?np.zeros(3)讓我們來檢查矩陣的維度來確保一切良好。
X.shape,?w.shape,?y.shape((100, 3), (3,), (100, 1))讓我們計算初始化參數的代價函數(為0)。
cost(w,?X,?y)0.6931471805599453看起來不錯，接下來，我們需要一個函數來計算我們的訓練數據、標簽和一些參數的梯度。
Gradient descent(梯度下降)
這是批量梯度下降（batch gradient descent）
轉化為向量化計算：
注意，我們實際上沒有在這個函數中執行梯度下降，我們僅僅在計算一個梯度步長。在練習中，一個稱為“fminunc”的Octave函數是用來優化函數來計算成本和梯度參數。由于我們使用Python，我們可以用SciPy的“optimize”命名空間來做同樣的事情。
我們看看用我們的數據和初始參數為0的梯度下降法的結果。
gradient(w,?X,?y)array([ -0.1 , -12.00921659, -11.26284221])現在可以用SciPy's truncated newton（TNC）實現尋找最優參數。
import?scipy.optimize?as?opt result?=?opt.fmin_tnc(func=cost,?x0=w,?fprime=gradient,?args=(X,?y)) result(array([-25.16131872, 0.20623159, 0.20147149]), 36, 0)讓我們看看在這個結論下代價函數計算結果是什么個樣子~
cost(result[0],?X,?y)0.20349770158947425接下來，我們需要編寫一個函數，用我們所學的參數w來為數據集X輸出預測。然后，我們可以使用這個函數來給我們的分類器的訓練精度打分。邏輯回歸模型的假設函數：
當大于等于0.5時，預測 y=1當小于0.5時，預測 y=0 。
def?predict(w,?X):probability?=?sigmoid(X?*?w.T)return?[1?if?x?>=?0.5?else?0?for?x?in?probability]w_min?=?np.matrix(result[0]) predictions?=?predict(w_min,?X) correct?=?[1?if?((a?==?1?and?b?==?1)?or?(a?==?0?and?b?==?0))?else?0for?(a,?b)?in?zip(predictions,?y) ] accuracy?=?(sum(map(int,?correct))?%?len(correct)) print('accuracy?=?{0}%'.format(accuracy))accuracy = 89%我們的邏輯回歸分類器預測正確，如果一個學生被錄取或沒有錄取，達到89%的精確度。不壞！記住，這是訓練集的準確性。我們沒有保持住了設置或使用交叉驗證得到的真實逼近，所以這個數字有可能高于其真實值（這個話題將在以后說明）。
正則化邏輯回歸
在訓練的第二部分，我們將要通過加入正則項提升邏輯回歸算法。如果你對正則化有點眼生，或者喜歡這一節的方程的背景，請參考在"exercises"文件夾中的"ex2.pdf"。簡而言之，正則化是成本函數中的一個術語，它使算法更傾向于“更簡單”的模型（在這種情況下，模型將更小的系數）。這個理論助于減少過擬合，提高模型的泛化能力。這樣，我們開始吧。
設想你是工廠的生產主管，你有一些芯片在兩次測試中的測試結果。對于這兩次測試，你想決定是否芯片要被接受或拋棄。為了幫助你做出艱難的決定，你擁有過去芯片的測試數據集，從其中你可以構建一個邏輯回歸模型。
和第一部分很像，從數據可視化開始吧！
path?=?'ex2data2.txt' data2?=?pd.read_csv(path,?header=None,?names=['Test?1',?'Test?2',?'Accepted']) data2.head()| 0.051267 | 0.69956 | 1 |
| -0.092742 | 0.68494 | 1 |
| -0.213710 | 0.69225 | 1 |
| -0.375000 | 0.50219 | 1 |
| -0.513250 | 0.46564 | 1 |
這個數據看起來可比前一次的復雜得多。特別地，你會注意到其中沒有線性決策界限，來良好的分開兩類數據。一個方法是用像邏輯回歸這樣的線性技術來構造從原始特征的多項式中得到的特征。讓我們通過創建一組多項式特征入手吧。
| 1 | 1 | 0.051267 | 0.002628 | 0.035864 | 0.000135 | 0.001839 | 0.025089 | 0.000007 | 0.000094 | 0.001286 | 0.017551 |
| 1 | 1 | -0.092742 | 0.008601 | -0.063523 | -0.000798 | 0.005891 | -0.043509 | 0.000074 | -0.000546 | 0.004035 | -0.029801 |
| 1 | 1 | -0.213710 | 0.045672 | -0.147941 | -0.009761 | 0.031616 | -0.102412 | 0.002086 | -0.006757 | 0.021886 | -0.070895 |
| 1 | 1 | -0.375000 | 0.140625 | -0.188321 | -0.052734 | 0.070620 | -0.094573 | 0.019775 | -0.026483 | 0.035465 | -0.047494 |
| 1 | 1 | -0.513250 | 0.263426 | -0.238990 | -0.135203 | 0.122661 | -0.111283 | 0.069393 | -0.062956 | 0.057116 | -0.051818 |
現在，我們需要修改第1部分的成本和梯度函數，包括正則化項。首先是成本函數：
regularized cost（正則化代價函數）
def?costReg(w,?X,?y,?learningRate):w?=?np.matrix(w)X?=?np.matrix(X)y?=?np.matrix(y)first?=?np.multiply(-y,?np.log(sigmoid(X?*?w.T)))second?=?np.multiply((1?-?y),?np.log(1?-?sigmoid(X?*?w.T)))reg?=?(learningRate?/(2?*?len(X)))?*?np.sum(np.power(w[:,?1:w.shape[1]],?2))return?np.sum(first?-?second)?/?len(X)?+?reg請注意等式中的"reg" 項。還注意到另外的一個“學習率”參數。這是一種超參數，用來控制正則化項。現在我們需要添加正則化梯度函數：
如果我們要使用梯度下降法令這個代價函數最小化，因為我們未對 進行正則化，所以梯度下降算法將分兩種情形：
重復直到收斂重復
對上面的算法中 j=1,2,...,n 時的更新式子進行調整可得：
def?gradientReg(w,?X,?y,?learningRate):w?=?np.matrix(w)X?=?np.matrix(X)y?=?np.matrix(y)parameters?=?int(w.ravel().shape[1])grad?=?np.zeros(parameters)error?=?sigmoid(X?*?w.T)?-?yfor?i?in?range(parameters):term?=?np.multiply(error,?X[:,?i])if?(i?==?0):grad[i]?=?np.sum(term)?/?len(X)else:grad[i]?=?(np.sum(term)?/?len(X))?+?((learningRate?/?len(X))?*?w[:,?i])return?grad就像在第一部分中做的一樣，初始化變量。
#?set?X?and?y?(remember?from?above?that?we?moved?the?label?to?column?0) cols?=?data2.shape[1] X2?=?data2.iloc[:,1:cols] y2?=?data2.iloc[:,0:1]#?convert?to?numpy?arrays?and?initalize?the?parameter?array?w X2?=?np.array(X2.values) y2?=?np.array(y2.values) w2?=?np.zeros(11)讓我們初始學習率到一個合理值。如果有必要的話（即如果懲罰太強或不夠強）,我們可以之后再折騰這個。
learningRate?=?1現在，讓我們嘗試調用新的默認為0的的正則化函數，以確保計算工作正常。
costReg(w2,?X2,?y2,?learningRate)0.6931471805599454gradientReg(w2,?X2,?y2,?learningRate)array([0.00847458, 0.01878809, 0.05034464, 0.01150133, 0.01835599,0.00732393, 0.00819244, 0.03934862, 0.00223924, 0.01286005,0.00309594])現在我們可以使用和第一部分相同的優化函數來計算優化后的結果。
result2?=?opt.fmin_tnc(func=costReg,?x0=w2,?fprime=gradientReg,?args=(X2,?y2,?learningRate)) result2(array([ 0.53010248, 0.29075567, -1.60725764, -0.58213819, 0.01781027,-0.21329508, -0.40024142, -1.37144139, 0.02264304, -0.9503358 ,0.0344085 ]),22,1)最后，我們可以使用第1部分中的預測函數來查看我們的方案在訓練數據上的準確度。
w_min?=?np.matrix(result2[0]) predictions?=?predict(w_min,?X2) correct?=?[1?if?((a?==?1?and?b?==?1)?or?(a?==?0?and?b?==?0))?else?0?for?(a,?b)?in?zip(predictions,?y2)] accuracy?=?(sum(map(int,?correct))?%?len(correct)) print?('accuracy?=?{0}%'.format(accuracy))accuracy = 78%雖然我們實現了這些算法，值得注意的是，我們還可以使用高級Python庫像scikit-learn來解決這個問題。
from?sklearn?import?linear_model#調用sklearn的線性回歸包 model?=?linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',?C=1.0) model.fit(X2,?y2.ravel())LogisticRegression()model.score(X2,?y2)0.6610169491525424這個準確度和我們剛剛實現的差了好多，不過請記住這個結果可以使用默認參數下計算的結果。我們可能需要做一些參數的調整來獲得和我們之前結果相同的精確度。
參考
Prof. Andrew Ng. Machine Learning. Stanford University
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】逻辑回归代码练习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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