02-代码笔记-对数几率回归

# 数据
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib 绘图库
import numpy as np
from sklearn.datasets._samples_generator import make_classification  # 导入生成分类数据函数
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionX, labels = make_classification(n_samples=100,n_features=2,n_redundant=0,  # 多余的特征有几个n_informative=2,  # 提供信息的特征有几个random_state=1,n_clusters_per_class=2
)  # 生成100*2的模拟二分类数据集
rng = np.random.RandomState(2)  # 设置随机数种子
X += 2 * rng.uniform(size=X.shape)  # 对生成的特征添加一组均匀分布噪声offset = int(X.shape[0] * 0.9)
x_train, y_train = X[:offset], labels[:offset]
x_test, y_test = X[offset:], labels[offset:]
print("y_test's:", y_test)
y_train = y_train.reshape((-1, 1))
y_test = y_test.reshape((-1, 1))
print("x_train's shape:", x_train.shape)
print("y_train's shape:", y_train.shape)
print("x_test's shape:", x_test.shape)# 模型
model = LogisticRegression(random_state=0)# 训练
model.fit(x_train, y_train)# 测试&评估
y_pred = model.predict(x_test)
print("y_pred's:", np.array(y_pred))

总结：

对数几率回归是线性回归的进化版，是基于线性回归模型做分类。那么线性模型如何执行分类任务呢？答：只需要找到一个单调可微函数，将分类任务的真实标签与线性回归模型的预测值进行映射。在线性回归中，我们直接令模型学习逼近真实标签，但在对数几率回归中，我们需要找到一个映射函数将线性回归的预测值转化为0/1值。二分类的时候，Sigmoid就具备该条件，单调可微，取值范围0~1，具有较好的可导性。

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