Logistic回归之梯度上升优化算法（四）

Logistic回归之梯度上升优化算法（四）

从疝气病症状预测病马的死亡率

1、实战背景

我们使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。原始数据集点击这里下载。数据中一个包含了368个样本和28个特征。这种病不一定源自马的肠胃问题，其他问题也可能引发疝气病。该数据集中包含了医院检测疝气病的一些指标，有的指标比较主观，有的指标难以测量。例如马的疼痛级别。另外需要说明的是，除了部分指标主观和难以测量外，该数据集有30%的值是缺失的。所以我们得预先对数据集进行处理，再利用Logistic回归和随机梯度上升算法来预测病马的死亡率。

2、准备数据

假设有100个样本和20个特征，这些数据都是机器手机回来的。若机器上的某个传感器损坏导致一个特征无效时该怎么办？此时是否要扔掉整个数据？这种情况下，另外19个特征怎么办？是否还可用？答案是肯定的。因为有的数据相当昂贵，扔掉和重新获取都是不可取的，下面给出了一些处理方法。

• 使用可用特征的均值来填补缺失值
• 使用特殊值来填补缺失值，如-1
• 忽略有缺失值的样本
• 使用相似样本的均值填补缺失值
• 使用另外的机器学习算法预测缺失值

现在我们要进行数据预处理。有两件事，一、所有的缺失值必须用一个实数值；唉替换，因为我们使用的Numpy数据类型不允许包含缺失值。这里选择实数0来替换所有缺失值。这样做的好处在于更新时不会影响回归系数的值，如果选择实数0来替换缺失值，那么dataMatrix的某特征对应值为0，那么该特征的系数将不做更新。所有以0代替缺失值在Logistic回归中可以满足这个要求。二、如果在测试数据集中发现一条数据的类别标签已经缺失，那么我们的简单做法是将该条数据丢弃，这是因为类别标签与特征不同，很难确定采用某个合适的值来替换。采用Logistic回归进行分析时这类做法是合理的。现在我没有一个干净可用的数据集和一个不错的优化算法，将二者结合，预测马的生死问题。

干净数据集下载地址：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Logistic

3、使用Python构建Logistic回归分类器

使用训练集的每个特征用于最优化算法中得到回归系数。把测试集的特征乘以回归系数并求和放入Sigmoid函数中。如果返回值大于0.5，预测标签为1，否则为0.

import numpy as np
import random
'''
函数说明：sigmoid函数
Parameters:
    inX - 数据
Retruns：
    sigmoid函数
'''
def sigmoid(inX):

    return (1.0/(1+np.exp(-inX)))
'''
函数说明：改进的随机梯度上升算法
Parameters:
    dataMatrix - 数据数组
    classLabels - 数据标签
    numIter - 迭代次数
Returns:
    weights - 求得的回归系数数组(最优参数)
'''
def stocGradAscent1(dataMatrix,classLabels,numIter=150):
    m,n = np.shape(dataMatrix)#返回dataMatrix大小
    weights = np.ones(n)#初始化回归系数
    for j in range(numIter):
        dataIndex = list(range(m))
        for i in range(m):
            alpha = 4/(1.0+j+i)+0.01 #降低alpha的大小，每次减小1/(j+i)
            randIndex = int(random.uniform(0,len(dataIndex)))#随机选取样本
            h = sigmoid(sum(dataMatrix[randIndex] * weights))
            error = classLabels[randIndex] - h
            weights = weights + alpha *  error* dataMatrix[randIndex]
            del(dataIndex[randIndex])
    print(weights)
    return weights
'''
函数说明：使用Python写得Logistic分类器做预测
Parameters：
    None
Returns:
    None
'''
def colicTest():
    frTrain = open('horseColicTraining.txt')#打开训练集
    frTest = open('horseColicTest.txt')#打开测试集
    trainingSet = []
    trainingLabels = []
    for line in frTrain.readlines():
        currLine = line.strip().split('\t')#strip()为空是，split以'\t'分割字符串
        # print(currLine)
        lineArr = []
        for i in range(len(currLine) - 1):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        trainingSet.append(lineArr)#处理成一个二维列表
        # print(trainingSet)
        trainingLabels.append(float(currLine[-1])) #存放标签列表
    trainweights = stocGradAscent1(np.array(trainingSet),trainingLabels,500)#使用改进的随机梯度上升算法
    errorCount = 0
    numTestVec = 0.0
    for line in frTest.readlines():
        numTestVec += 1.0
        currLine = line.strip().split('\t')
        lineArr = []
        for i in range(len(currLine) - 1):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        if int(classifyVector(np.array(lineArr),trainweights)) != int(currLine[-1]):
            errorCount +=1
    errorRate = (float(errorCount)/numTestVec) * 100
    print('测试集错误率为: %.2f%%' %errorRate)
'''
函数说明：分类函数
Parameters:
    inX - 特征向量
    weights - 回归系数
Returns:
    分类结果
'''
def classifyVector(inX , weights):
    prob = sigmoid(sum(inX * weights))
    if prob > 0.5:
        return 1.0
    else:
        return 0.0

if __name__ == '__main__':
    np.set_printoptions(suppress=True)  # 关闭科学技术法
    colicTest()

运行结果如下：

结果中有个警告，意思是计算的数据结果益处。这个警告对我们的实验虽然没什么影响，如果要改的话可以用如下代码：

def sigmoid(inX):
    if inX >= 0:
        return 1.0 / (1 + np.exp(-inX))
    else:
        return np.exp(inX) / (1 + np.exp(inX))
    # return (1.0/(1+np.exp(-inX)))

代码出处：https://blog.csdn.net/cckchina/article/details/79915181。文中也没有说明原因，如果有知道为什么的还请在评论中说一下，谢谢。回归正题，我们的算法错误率比较高。主要原因是我们的数据集本身就小，而且有很多的数据缺失。因此在面对数据量小的情况下我们可以试试梯度上升算法。

import numpy as np
import random


'''
函数说明：梯度上升法
Parameters：
    dataMatIn - 数据集
    classLabels - 数据标签
Returns：
weights.getA() - 求得的权重数组
'''
def gradAscent(dataMatIn, classLabels):
    dataMatrix = np.mat(dataMatIn)  # 转换成numpy的mat
    labelMat = np.mat(classLabels).transpose()  # 转换成numpy的mat,并进行转置
    m, n = np.shape(dataMatrix)  # 返回dataMatrix的大小。m为行数,n为列数。
    alpha = 0.01  # 移动步长,也就是学习速率,控制更新的幅度。
    maxCycles = 500  # 最大迭代次数
    weights = np.ones((n, 1))
    for k in range(maxCycles):
        h = sigmoid(dataMatrix * weights)  # 梯度上升矢量化公式
        error = labelMat - h
        weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error
    return weights.getA()  # 将矩阵转换为数组，并返回


'''
函数说明：sigmoid函数
Parameters:
    inX - 数据
Retruns：
    sigmoid函数
'''
def sigmoid(inX):
    # if inX >= 0:
    #     return 1.0 / (1 + np.exp(-inX))
    # else:
    #     return np.exp(inX) / (1 + np.exp(inX))
    return 1.0/(1+np.exp(-inX))
'''
函数说明：改进的随机梯度上升算法
Parameters:
    dataMatrix - 数据数组
    classLabels - 数据标签
    numIter - 迭代次数
Returns:
    weights - 求得的回归系数数组(最优参数)
'''
def stocGradAscent1(dataMatrix,classLabels,numIter=150):
    m,n = np.shape(dataMatrix)#返回dataMatrix大小
    weights = np.ones(n)#初始化回归系数
    for j in range(numIter):
        dataIndex = list(range(m))
        for i in range(m):
            alpha = 4/(1.0+j+i)+0.01 #降低alpha的大小，每次减小1/(j+i)
            randIndex = int(random.uniform(0,len(dataIndex)))#随机选取样本
            h = sigmoid(sum(dataMatrix[randIndex] * weights))
            error = classLabels[randIndex] - h
            weights = weights + alpha *  error* dataMatrix[randIndex]
            del(dataIndex[randIndex])
    # print(weights)
    return weights
'''
函数说明：使用Python写得Logistic分类器做预测
Parameters：
    None
Returns:
    None
'''
def colicTest():
    frTrain = open('horseColicTraining.txt')#打开训练集
    frTest = open('horseColicTest.txt')#打开测试集
    trainingSet = []
    trainingLabels = []
    for line in frTrain.readlines():
        currLine = line.strip().split('\t')#strip()为空是，split以'\t'分割字符串
        # print(currLine)
        lineArr = []
        for i in range(len(currLine) - 1):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        trainingSet.append(lineArr)#处理成一个二维列表
        # print(trainingSet)
        trainingLabels.append(float(currLine[-1])) #存放标签列表
    trainweights = gradAscent(np.array(trainingSet),trainingLabels)#使用改进的随机梯度上升算法
    errorCount = 0
    numTestVec = 0.0
    for line in frTest.readlines():
        numTestVec += 1.0
        currLine = line.strip().split('\t')
        lineArr = []
        for i in range(len(currLine) - 1):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        if int(classifyVector(np.array(lineArr),trainweights[:,0])) != int(currLine[-1]):
            errorCount +=1
    errorRate = (float(errorCount)/numTestVec) * 100
    print('测试集错误率为: %.2f%%' %errorRate)
'''
函数说明：分类函数
Parameters:
    inX - 特征向量
    weights - 回归系数
Returns:
    分类结果
'''
def classifyVector(inX , weights):
    prob = sigmoid(sum(inX * weights))

    if prob > 0.5:
        return 1.0
    else:
        return 0.0



if __name__ == '__main__':
    np.set_printoptions(suppress=True)  # 关闭科学技术法
    colicTest()

运行结果如下：

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错误率有所降低。

• 数据集较大时，使用随机梯度上升发
• 数据集较小是，使用梯度上升算法

总结

Logistic回归的有点在于容易实现，好理解，计算代价不高，速度很快，存储资源低。缺点在于容易欠拟合，分类经度可能不高。

参考文献：

• 《机器学习实战》第五章内容
• Jack Cui博客：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_7_logistic_2.html