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机器学习回顾篇（4）：逻辑回归

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1 引言

逻辑不逻辑，回归非回归。

回想当年初次学习逻辑回归算法时，看到”逻辑回归“这个名字，第一感觉是这是一个与线性回归类似的回归类别的算法，只不过这个算法突出”逻辑“，或者与某个以”逻辑“命名的知识点有关。可后来却发现，这是一个坑死人不偿命的名字——逻辑回归算法不是回归算法，是分类算法，也与逻辑无关，要说有关也仅是因为它的英文名字是Loginstics，音译为逻辑而已（所以也有资料称之为逻辑斯蒂回归)。

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2 逻辑回归原理

2.1 从线性回归到逻辑回归

在上一篇博文中，我们详细说过回归算法与分类算法的区别。逻辑回归既然是分类算法，为什么不叫逻辑分类而是逻辑回归呢？在我看来，这是因为逻辑回归用回归的思路去解决分类的问题。

假设有如下图所示的一个数据集，使用线性回归算法，我们可以找到大致如黑线的一个线性模型对其进行拟合。对于回归算法，需要做的是对数据集中每一个 $x_{i}$ ，都能通过模型找到一个 $y_{i}$ （预测值）与之对应。

获得了预测值 $y_{i}$ ，我们就可以做很多事情了，例如：分类。我们可以对 $y_{i}$ 进行分段，例如，在 $y$ 轴上取一值 $M$ ，当 $y_{i} < M$ 时，我们将其标记到类0中，当 $y_{i} > M$ 时，我们将其标记到另一类1中，如下图所示：

这就实现了以回归的思路来实现分类。

但逻辑回归可不止在线性回归的基础上做这些事情。在上一篇介绍线性回归的博文的末尾，我们提到，线性回归有一个很致命的缺陷——对异常值很敏感，如果数据集中出现异常值，拟合出来的线性模型也将出现很大变化，预测出来的结果也将不在那么准确，从而到导致分类错误。如下图所示，数据集中出现一个异常点（绿点），那么拟合出来的模型就可能从原来的黑线变为绿线，此时，当数据集中有某一点 $x \in (x_{1}, x_{2})$ 时，该点就回被误判，例如图中橙色点，在原本黑线模型中，该点预测出来的 $y$ 值大于 $M$ ，被标记到1类中，但在绿线模型中，其 $y$ 值就小于 $M$ ，就回被误标记到0类中。

逻辑回归算法对线性回归对异常数据敏感的不足进行了优化改进。怎么改进呢？最直观的方法就是将直线“掰弯”。“掰弯”之后，就算出现异常数据，模型主体部分也不会出现太多改变，从而解决线性回归模型对异常值敏感的问题，如下图所示：

而我们所用的“掰弯”方法就是用sigmod函数与线性函数进行拟合。

2.2 sigmod函数

sigmoid函数也叫Logistic函数，函数表达式如下：

	g(z)=11+e−xg(z)=11+e−x

其中， $e$ 为自然对数，是一个常数，值约为 $2.71828$ 。

函数图像如下：

从函数图像可以看出， sigmoid函数可以很好地将 $(- \infty, + \infty)$ 内的数映射到 $(0, 1)$ 上，于是当 $g (z) \geq 0.5$ 时我们可以将该条数据标记为1类， $g (z) < 0.5$ 时标记为0类。即：

y = {_{0, g (x) < 0.5}^{1, g (x) \geq 0.5}

其中 $y$ 表示分类结果。

通常，在逻辑回归算法应用中，模型可不会如同上面的sigmoid函数那么简单，而是sigmoid函数与线性函数的组合：

g (x) = \frac{1}{1 + e^{- z}}

其中， $z$ 就是线性回归中的预测值，即：

		z=f(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxnz=f(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn

所以有：

h (x) = \frac{1}{1 + e^{- (θ_{0} + θ_{1} x_{1} + θ_{2} x_{2} + \dots + θ_{n} x_{n})}}

用矩阵方式表示：

h (x) = g (z) = g (θ^{T} x) = \frac{1}{1 + e^{- θ^{T} x}}

		其中，θ=⎡⎣⎢⎢⎢⎢θ0θ1⋮θn⎤⎦⎥⎥⎥⎥θ=[θ0θ1⋮θn]，x=⎡⎣⎢⎢⎢⎢x0x1⋮xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥x=[x0x1⋮xn]

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3 损失函数

下一步我们要做的就是如何求取最佳拟合模型的问题了。在线性回归算法中，我们使用误差平方和来作为损失函数，但是在逻辑回归中，这个方法不再使用，因为已被证明，在逻辑回归模型中使用误差平方和作为损失函数的话，会存在许多局部最小值点，在求解参数的过程中很容易陷入局部最小值点，而无法求得真正的最小值点。

上面说过， $h (x) \in (0, 1)$ ，这一点的性质刚好与概率 $p \in [0, 1]$ 的性质吻合（当做概率使用的理由不止这点），故而我们可以将其当做 $h (x)$ 值当做数据被标记为1类的概率，即：

p (y = 1 | x; θ) = h (x)

p (y = 0 | x; θ) = 1 - h (x)

当给定 $y$ 为1时，即属于1类时， $h (x)$ 越趋近于1，被预测为1类的概率就越大，损失（误差）就越小；反之，当给定 $y$ 为0时，即属于0类时， $h (x)$ 越趋近于1，被预测为0类的概率就越小，损失（误差）就越大，于是，我们可以定义损失函数：

\cos t (h (x), y) = {_{- \log (1 - h (x)), y = 0}^{- \log (h (x)), y = 1}

对所有数据集中 $x$ 损失累加然后求平均，有：

J (θ) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} \cos (h (x), y)

由于 $y$ 的取值为0或1，结合上面两个公式可以得到：

J (θ) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} (y_{i} \log (h (x_{i})) + (1 - y_{i}) \log (1 - h (x_{i})))

这个函数就是我们逻辑回归的损失函数,我们把它称为交叉熵损失函数。

接下来就是针对的优化问题，也就是求得最小值，在这位大佬的博客里推导过程写得很详细，我自愧不如，就不献丑了。

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4 代码实现

import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 假数据
n_data = torch.ones(100, 2)         # 数据的基本形态
x0 = torch.normal(2*n_data, 1)      # 类型0 x data (tensor), shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100)               # 类型0 y data (tensor), shape=(100, 1)
x1 = torch.normal(-2*n_data, 1)     # 类型1 x data (tensor), shape=(100, 1)
y1 = torch.ones(100)                # 类型1 y data (tensor), shape=(100, 1)
 
# 注意 x, y 数据的数据形式是一定要像下面一样 (torch.cat 是在合并数据)
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor)  # FloatTensor = 32-bit floating
y = torch.cat((y0, y1), 0).type(torch.FloatTensor)    # LongTensor = 64-bit integer
 
# 画图
# plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
# plt.show()
 
class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.lr = nn.Linear(2, 1)
        self.sm = nn.Sigmoid()
 
    def forward(self, x):
        x = self.lr(x)
        x = self.sm(x)
        return x
 
logistic_model = LogisticRegression()
if torch.cuda.is_available():
    logistic_model.cuda()
 
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(logistic_model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.9)
 
# 开始训练
for epoch in range(10000):
    if torch.cuda.is_available():
        x_data = Variable(x).cuda()
        y_data = Variable(y).cuda()
    else:
        x_data = Variable(x)
        y_data = Variable(y)
 
    out = logistic_model(x_data)
    loss = criterion(out, y_data)
    print_loss = loss.data.item()
    mask = out.ge(0.5).float()  # 以0.5为阈值进行分类
    correct = (mask == y_data).sum()  # 计算正确预测的样本个数
    acc = correct.item() / x_data.size(0)  # 计算精度
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    # 每隔20轮打印一下当前的误差和精度
    if (epoch + 1) % 20 == 0:
        print('*'*10)
        print('epoch {}'.format(epoch+1)) # 训练轮数
        print('loss is {:.4f}'.format(print_loss))  # 误差
        print('acc is {:.4f}'.format(acc))  # 精度
 
# 结果可视化
w0, w1 = logistic_model.lr.weight[0]
w0 = float(w0.item())
w1 = float(w1.item())
b = float(logistic_model.lr.bias.item())
plot_x = np.arange(-7, 7, 0.1)
plot_y = (-w0 * plot_x - b) / w1
plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.plot(plot_x, plot_y)
plt.show()

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4 总结

总结一下逻辑回归的优缺点：

优点：

1）预测结果是介于0和1之间的概率；

2）可以适用于连续性和离散型变量；

3）容易使用，解释性强。

缺点：

1）对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符合预期，符号被扭转。需要利用因子分析或者变量聚类分析等手段来选择代表性的自变量，以减少候选变量之间的相关性；

2）预测结果呈“S”型，因此从log(odds)向概率转化的过程是非线性的，在两端随着log(odds)值的变化，概率变化很小，边际值太小，slope太小，而中间概率的变化很大，很敏感。导致很多区间的变量变化对目标概率的影响没有区分度，无法确定阀值。

出处：https://www.cnblogs.com/chenhuabin/p/11272820.html

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