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邏輯回歸全解析：概念、估計(jì)、評(píng)估與特征工程及應(yīng)用大揭秘

來(lái)源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2024年12月28日 08:36

邏輯回歸全解析：概念、估計(jì)、評(píng)估與特征工程及應(yīng)用大揭秘

一、基本概念

定義與用途

邏輯回歸主要用于二分類問(wèn)題，例如預(yù)測(cè)一個(gè)用戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品（是/否）、一封郵件是否是垃圾郵件（是/否）等。它也可以擴(kuò)展到多分類問(wèn)題，但本質(zhì)上是通過(guò)組合多個(gè)二分類來(lái)實(shí)現(xiàn)的。邏輯回歸模型輸出的是事件發(fā)生的概率，而不是像線性回歸那樣直接輸出一個(gè)數(shù)值。

與線性回歸的區(qū)別

線性回歸的目標(biāo)是預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的數(shù)值變量，如房?jī)r(jià)、溫度等。其假設(shè)因變量和自變量之間是線性關(guān)系，并且誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。邏輯回歸的目標(biāo)是分類，它將線性回歸的輸出通過(guò)一個(gè)非線性的函數(shù)（如sigmoid函數(shù)）進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將結(jié)果映射到0 - 1之間，表示事件發(fā)生的概率。

概率解釋

設(shè)為事件發(fā)生的概率，邏輯回歸模型可以表示為，其中，是模型的系數(shù)，是自變量。

例如，當(dāng)時(shí)，；當(dāng)時(shí)，；當(dāng)時(shí)，。

二、模型估計(jì)（參數(shù)估計(jì)）

極大似然估計(jì)（MLE）

邏輯回歸通常使用極大似然估計(jì)來(lái)估計(jì)模型的參數(shù)。假設(shè)我們有個(gè)觀測(cè)樣本，其中是二元變量（0或1）。似然函數(shù)，其中是根據(jù)邏輯回歸模型計(jì)算出的第個(gè)樣本事件發(fā)生的概率。通過(guò)最大化似然函數(shù)（或者等價(jià)地，最大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)）來(lái)求解的值。

梯度下降算法（優(yōu)化算法）

為了找到使似然函數(shù)最大的參數(shù)，可以使用梯度下降算法。梯度下降算法通過(guò)迭代地更新參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)（在極大似然估計(jì)中，損失函數(shù)是負(fù)對(duì)數(shù)似然函數(shù)）。對(duì)于邏輯回歸的損失函數(shù)，其中是樣本數(shù)量。參數(shù)更新公式為，其中是學(xué)習(xí)率，控制每次更新的步長(zhǎng)。

三、模型評(píng)估

混淆矩陣

用于評(píng)估分類模型的性能，它是一個(gè)的矩陣，包括真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，F(xiàn)P）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，F(xiàn)N）。例如，在預(yù)測(cè)疾病是否存在的場(chǎng)景中，TP表示患者被正確診斷為患病，F(xiàn)P表示健康人被誤診為患病，TN表示健康人被正確診斷為健康，F(xiàn)N表示患者被誤診為健康。

準(zhǔn)確率（Accuracy）

定義為，它衡量了模型正確分類的樣本比例。

精確率（Precision）和召回率（Recall）

精確率，它表示在被預(yù)測(cè)為正例的樣本中真正為正例的比例。召回率，它表示實(shí)際為正例的樣本中被正確預(yù)測(cè)為正例的比例。

F1 - Score

，它是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評(píng)估模型的性能。

ROC曲線和AUC值

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線是以假正率（False Positive Rate，）為橫軸，真正率（True Positive Rate，）為縱軸繪制的曲線。 AUC（Area Under the Curve）是ROC曲線下的面積，取值范圍是0.5到1。AUC值越大，模型的分類性能越好，當(dāng)AUC = 0.5時(shí)，表示模型的分類效果等同于隨機(jī)猜測(cè)。

四、特征工程與模型應(yīng)用

特征選擇

選擇與目標(biāo)變量相關(guān)的特征對(duì)于邏輯回歸模型的性能至關(guān)重要?？梢允褂孟嚓P(guān)系數(shù)分析、卡方檢驗(yàn)等方法來(lái)篩選特征。例如，在預(yù)測(cè)客戶流失的模型中，如果發(fā)現(xiàn)客戶的年齡和消費(fèi)頻率與流失與否高度相關(guān)，而客戶的注冊(cè)時(shí)間與流失關(guān)系不大，就可以選擇年齡和消費(fèi)頻率作為重要特征。

特征縮放

由于邏輯回歸對(duì)特征的尺度敏感，在模型訓(xùn)練之前通常需要對(duì)特征進(jìn)行縮放。常見的方法有標(biāo)準(zhǔn)化（，其中是均值，是標(biāo)準(zhǔn)差）和歸一化（）。

模型應(yīng)用場(chǎng)景

邏輯回歸在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如金融領(lǐng)域的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（判斷客戶是否會(huì)違約）、醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷（判斷患者是否患?。?、市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域的客戶響應(yīng)預(yù)測(cè)（判斷客戶是否會(huì)對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)做出響應(yīng)）等。

posted @ 2024-12-24 16:33 軟件職業(yè)規(guī)劃閱讀(25) 評(píng)論() 編輯收藏舉報(bào)

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