机器学习（四）— 逻辑回归LR

逻辑回归常见问题：

1）https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html

2）https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7701801.html

3）LR 推导

（0）推导在笔记上，现在摘取部分要点如下：

　　LR回归是在线性回归模型的基础上，使用sigmoid函数，将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义。 其本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。在广告计算和推荐系统中使用频率极高，是CTR预估模型的基本算法。同时，LR模型也是深度学习的基本组成单元。

　　LR回归属于概率性判别式模型，之所谓是概率性模型，是因为LR模型是有概率意义的；之所以是判别式模型，是因为LR回归并没有对数据的分布进行建模，也就是说，LR模型并不知道数据的具体分布，而是直接将判别函数，或者说是分类超平面求解了出来。

　　决策边界并不是训练集的属性，而是假设本身和参数的属性。因为训练集不可以定义决策边界，它只负责拟合参数；而只有参数确定了，决策边界才得以确定。

　　LR回归给我的直观感受就是：它利用Sigmoid的一些性质，使得线性回归（多项式回归）从拟合数据神奇的转变成了拟合数据的边界，使其更加有助于分类！就一个感触：NB！

（1）逻辑回归的损失函数为什么要使用极大似然函数作为损失函数？

• 损失函数一般有四种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss0-1损失函数，绝对值损失函数。将极大似然函数取对数以后等同于对数损失函数。在逻辑回归这个模型下，对数损失函数的训练求解参数的速度是比较快的。至于原因大家可以求出这个式子的梯度更新
  
  这个式子的更新速度只和xij，yi相关。和sigmod函数本身的梯度是无关的。这样更新的速度是可以自始至终都比较的稳定。
• 为什么不选平方损失函数的呢？其一是因为如果你使用平方损失函数，你会发现梯度更新的速度和sigmod函数本身的梯度是很相关的。sigmod函数在它在定义域内的梯度都不大于0.25。这样训练会非常的慢。
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• 交叉熵衡量概率分布的差异，分类标签的 one-hot 是概率分布，网络输出 softmax 是概率分布，损失函数衡量两个分布之间的差异；

 （2）逻辑回归在训练的过程当中，如果有很多的特征高度相关或者说有一个特征重复了100遍，会造成怎样的影响？

• 先说结论，如果在损失函数最终收敛的情况下，其实就算有很多特征高度相关也不会影响分类器的效果。
• 但是对特征本身来说的话，假设只有一个特征，在不考虑采样的情况下，你现在将它重复100遍。训练完以后，数据还是这么多，但是这个特征本身重复了100遍，实质上将原来的特征分成了100份，每一个特征都是原来特征权重值的百分之一。
• 如果在随机采样的情况下，其实训练收敛完以后，还是可以认为这100个特征和原来那一个特征扮演的效果一样，只是可能中间很多特征的值正负相消了。

（3） 为什么我们还是会在训练的过程当中将高度相关的特征去掉？

• 去掉高度相关的特征会让模型的可解释性更好
• 可以大大提高训练的速度。如果模型当中有很多特征高度相关的话，就算损失函数本身收敛了，但实际上参数是没有收敛的，这样会拉低训练的速度。其次是特征多了，本身就会增大训练的时间。

（4）LR中若标签为+1和-1，损失函数如何推导？

• way1:把0-1的sigmoid的lr结果Y映射为2y-1，推导不变
• way2:把激活函数换成tanh，因为tanh的值域范围为[-1,1],满足结果，推导不变
• way3:依旧以sigmoid函数的话，似然函数(likelihood)模型是：

（5）逻辑回归的优缺点总结

　　在这里我们总结了逻辑回归应用到工业界当中一些优点：

• 形式简单，模型的可解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响，某个特征的权重值比较高，那么这个特征最后对结果的影响会比较大。

• 模型效果不错。在工程上是可以接受的（作为baseline)，如果特征工程做的好，效果不会太差，并且特征工程可以大家并行开发，大大加快开发的速度。

• 训练速度较快。分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关。并且逻辑回归的分布式优化sgd发展比较成熟，训练的速度可以通过堆机器进一步提高，这样我们可以在短时间内迭代好几个版本的模型。

• 资源占用小,尤其是内存。因为只需要存储各个维度的特征值，。

• 方便输出结果调整。逻辑回归可以很方便的得到最后的分类结果，因为输出的是每个样本的概率分数，我们可以很容易的对这些概率分数进行cutoff，也就是划分阈值(大于某个阈值的是一类，小于某个阈值的是一类)。

　　但是逻辑回归本身也有许多的缺点:

• 准确率并不是很高。因为形式非常的简单(非常类似线性模型)，很难去拟合数据的真实分布。

• 很难处理数据不平衡的问题。举个例子：如果我们对于一个正负样本非常不平衡的问题比如正负样本比 10000:1.我们把所有样本都预测为正也能使损失函数的值比较小。但是作为一个分类器，它对正负样本的区分能力不会很好。

• 处理非线性数据较麻烦。逻辑回归在不引入其他方法的情况下，只能处理线性可分的数据，或者进一步说，处理二分类的问题 。

• 逻辑回归本身无法筛选特征。有时候，我们会用gbdt来筛选特征，然后再上逻辑回归。

 （6）预处理数据做两件事：

• 如果测试集中一条数据的特征值已经确实，那么我们选择实数0来替换所有缺失值，因为本文使用Logistic回归。因此这样做不会影响回归系数的值。sigmoid(0)=0.5，即它对结果的预测不具有任何倾向性。
• 如果测试集中一条数据的类别标签已经缺失，那么我们将该类别数据丢弃，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。

 （7）逻辑回归用于多分类：

　　有两种方式可以出处理该类问题：一种是我们对每个类别训练一个二元分类器（One-vs-all），当K个类别不是互斥的时候，比如用户会购买哪种品类，这种方法是合适的。

　　如果K个类别是互斥的，即 y=i的时候意味着 y 不能取其他的值，比如用户的年龄段，这种情况下 Softmax 回归更合适一些。Softmax 回归是直接对逻辑回归在多分类的推广，相应的模型也可以叫做多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）。

（8）应用举例

　　这里以预测用户对品类的购买偏好为例，介绍一下美团是如何用逻辑回归解决工作中问题的。该问题可以转换为预测用户在未来某个时间段是否会购买某个品类，如果把会购买标记为1，不会购买标记为0，就转换为一个二分类问题。

　　提取的特征的时间跨度为30天，标签为2天。生成的训练数据大约在7000万量级（美团一个月有过行为的用户），我们人工把相似的小品类聚合起来，最后有18个较为典型的品类集合。如果用户在给定的时间内购买某一品类集合，就作为正例。哟了训练数据后，使用Spark版的LR算法对每个品类训练一个二分类模型，迭代次数设为100次的话模型训练需要40分钟左右，平均每个模型2分钟，测试集上的AUC也大多在0.8以上。训练好的模型会保存下来，用于预测在各个品类上的购买概率。预测的结果则会用于推荐等场景。

　　由于不同品类之间正负例分布不同，有些品类正负例分布很不均衡，我们还尝试了不同的采样方法，最终目标是提高下单率等线上指标。经过一些参数调优，品类偏好特征为推荐和排序带来了超过1%的下单率提升。

 

1、关于模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来等价吗？ 

　　答：等不等价要看最终的误差优化函数。如果经过变化后最终的优化函数等价则等价。明白了这一点，那么很容易得到，如果对原来的特征乘除某一常数，则等价。做加减和取对数都不等价。

2. 过拟合和欠拟合如何产生，如何解决？ 

　　欠拟合：根本原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 
　　　　　　解决方法：增加特征维度； 
　　过拟合：根本原因是特征维度过大，导致拟合的函数完美的经过训练集，但对新数据的预测结果差。 
　　　　　　解决方法：（1）减少特征维度；（2）正则化，降低参数值。

　　减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂 
　　（1）获取更多数据 ：从数据源头获取更多数据；数据增强（Data Augmentation） ：数据增强，常用的方式：上下左右翻转flip，旋转图像，平移变换，随机剪切crop图像，图像尺度变换，改变图像色差、对比度，仿射变换，扭曲图像特征，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等
　　（2）使用合适的模型：减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力； 
　　（3）dropout 
　　（3）正则化，在训练的时候限制权值变大； 
　　（4）限制训练时间；通过评估测试； 
　　（4）增加噪声 Noise： 输入时+权重上（高斯初始化） 
　　（5）结合多种模型： Bagging用不同的模型拟合不同部分的训练集；Boosting只使用简单的神经网络；

3、关于逻辑回归，连续特征离散化的好处 

　　在工业界，很少直接将连续值作为特征喂给逻辑回归模型，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：

1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易scalable（扩展）。

2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰。

3. 逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合。

4. 离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入非线性，提升表达能力。

5. 特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人。当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问。

　　大概的理解：1）计算简单；2）简化模型；3）增强模型的泛化能力，不易受噪声的影响。

4、一些问题： 
　　解决过拟合的方法：数据扩充、正则项、提前终止 
　　如何用LR建立一个广告点击的模型： 
　　　　特征提取—>特征处理（离散化、归一化、onehot等）—>找出候选集—->模型训练，得到结果 
　　为什么LR需要归一化或取对数？ 
　　　　符合假设、利于分析、归一化也有利于梯度下降 
　　为什么LR把特征离散化后效果更好？ 
　　　　引入非线性