机器学习之logistic回归算法与代码实现原理
Logistic回归算法原理与代码实现
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主要思想
根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。
算法原理
二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景（比如分数从0 到 60会很容易，越往上你所花的时间精力就越大，也就越难）。
Sigmoid函数的计算公式如下
算法步骤
1. 初始化回归系数（权重系数），以Sigmoid作为分类函数；
2. 构造代价函数（损失函数），用以表示目标结果与预测结果的差值；
3. 重复迭代，找到最小代价函数，获取最佳回归系数（权重系数）；
4. 预测测试数据结果，计算平均差错率；
代码理解
在机器学习实战关于logistic实现的代码中，我个人认为代码可读性不怎么好，没有很好的区分list，array，matrix，
甚至有些字段命名容易造成误解。
list，array，matrix区别：
1. list是不能直接进行数学运算，必须转化为array或者matrix；
2. matrix比array多一维，取值方式[ , ] 例如[0,0]；
3. 含有matrix类型的运算，数组会强制转化为矩阵，按照矩阵运算法则进行运算，所得结果类型是矩阵；
4. 数组乘法下标必须完全一样，矩阵乘法必须符合 m * n n* k；
我将代码进行了一些修改，后缀可以很清楚数据类型（_list ：list _arr：array _mat：matrix）
代码实现（Spyder Python3.6）
我已将每个方法添加注释，并将字段名做了修改，因为数组和矩阵运算规则完全不一样，字段名如果很清晰的看出数据类型，对于理解代码背后的思想，
应该会有一些帮助。
testSet.txt
1 -0.017612 14.053064 0
2 -1.395634 4.662541 1
3 -0.752157 6.538620 0
4 -1.322371 7.152853 0
5 0.423363 11.054677 0
6 0.406704 7.067335 1
7 0.667394 12.741452 0
8 -2.460150 6.866805 1
9 0.569411 9.548755 0
10 -0.026632 10.427743 0
11 0.850433 6.920334 1
12 1.347183 13.175500 0
13 1.176813 3.167020 1
14 -1.781871 9.097953 0
15 -0.566606 5.749003 1
16 0.931635 1.589505 1
17 -0.024205 6.151823 1
18 -0.036453 2.690988 1
19 -0.196949 0.444165 1
20 1.014459 5.754399 1
21 1.985298 3.230619 1
22 -1.693453 -0.557540 1
23 -0.576525 11.778922 0
24 -0.346811 -1.678730 1
25 -2.124484 2.672471 1
26 1.217916 9.597015 0
27 -0.733928 9.098687 0
28 -3.642001 -1.618087 1
29 0.315985 3.523953 1
30 1.416614 9.619232 0
31 -0.386323 3.989286 1
32 0.556921 8.294984 1
33 1.224863 11.587360 0
34 -1.347803 -2.406051 1
35 1.196604 4.951851 1
36 0.275221 9.543647 0
37 0.470575 9.332488 0
38 -1.889567 9.542662 0
39 -1.527893 12.150579 0
40 -1.185247 11.309318 0
41 -0.445678 3.297303 1
42 1.042222 6.105155 1
43 -0.618787 10.320986 0
44 1.152083 0.548467 1
45 0.828534 2.676045 1
46 -1.237728 10.549033 0
47 -0.683565 -2.166125 1
48 0.229456 5.921938 1
49 -0.959885 11.555336 0
50 0.492911 10.993324 0
51 0.184992 8.721488 0
52 -0.355715 10.325976 0
53 -0.397822 8.058397 0
54 0.824839 13.730343 0
55 1.507278 5.027866 1
56 0.099671 6.835839 1
57 -0.344008 10.717485 0
58 1.785928 7.718645 1
59 -0.918801 11.560217 0
60 -0.364009 4.747300 1
61 -0.841722 4.119083 1
62 0.490426 1.960539 1
63 -0.007194 9.075792 0
64 0.356107 12.447863 0
65 0.342578 12.281162 0
66 -0.810823 -1.466018 1
67 2.530777 6.476801 1
68 1.296683 11.607559 0
69 0.475487 12.040035 0
70 -0.783277 11.009725 0
71 0.074798 11.023650 0
72 -1.337472 0.468339 1
73 -0.102781 13.763651 0
74 -0.147324 2.874846 1
75 0.518389 9.887035 0
76 1.015399 7.571882 0
77 -1.658086 -0.027255 1
78 1.319944 2.171228 1
79 2.056216 5.019981 1
80 -0.851633 4.375691 1
81 -1.510047 6.061992 0
82 -1.076637 -3.181888 1
83 1.821096 10.283990 0
84 3.010150 8.401766 1
85 -1.099458 1.688274 1
86 -0.834872 -1.733869 1
87 -0.846637 3.849075 1
88 1.400102 12.628781 0
89 1.752842 5.468166 1
90 0.078557 0.059736 1
91 0.089392 -0.715300 1
92 1.825662 12.693808 0
93 0.197445 9.744638 0
94 0.126117 0.922311 1
95 -0.679797 1.220530 1
96 0.677983 2.556666 1
97 0.761349 10.693862 0
98 -2.168791 0.143632 1
99 1.388610 9.341997 0
100 0.317029 14.739025 0
horseColicTraining2.txt
1 2.000000 1.000000 38.500000 66.000000 28.000000 3.000000 3.000000 0.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 0.000000 0.000000 0.000000 3.000000 5.000000 45.000000 8.400000 0.000000 0.000000 0.000000
2 1.000000 1.000000 39.200000 88.000000 20.000000 0.000000 0.000000 4.000000 1.000000 3.000000 4.000000 2.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4.000000 2.000000 50.000000 85.000000 2.000000 2.000000 0.000000
3 2.000000 1.000000 38.300000 40.000000 24.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 3.000000 3.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 33.000000 6.700000 0.000000 0.000000 1.000000
4 1.000000 9.000000 39.100000 164.000000 84.000000 4.000000 1.000000 6.000000 2.000000 2.000000 4.000000 4.000000 1.000000 2.000000 5.000000 3.000000 0.000000 48.000000 7.200000 3.000000 5.300000 0.000000
5 2.000000 1.000000 37.300000 104.000000 35.000000 0.000000 0.000000 6.000000 2.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 74.000000 7.400000 0.000000 0.000000 0.000000
6 2.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2.000000 1.000000 3.000000 1.000000 2.000000 3.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 3.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000
7 1.000000 1.000000 37.900000 48.000000 16.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 3.000000 3.000000 1.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 37.000000 7.000000 0.000000 0.000000 1.000000
8 1.000000 1.000000 0.000000 60.000000 0.000000 3.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 4.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 4.000000 44.000000 8.300000 0.000000 0.000000 0.000000
9 2.000000 1.000000 0.000000 80.000000 36.000000 3.000000 4.000000 3.000000 1.000000 4.000000 4.000000 4.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 38.000000 6.200000 0.000000 0.000000 0.000000
10 2.000000 9.000000 38.300000 90.000000 0.000000 1.000000 0.000000 1.000000 1.000000 5.000000 3.000000 1.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 0.000000 40.000000 6.200000 1.000000 2.200000 1.000000
11 1.000000 1.000000 38.100000 66.000000 12.000000 3.000000 3.000000 5.000000 1.000000 3.000000 3.000000 1.000000 2.000000 1.000000 3.000000 2.000000 5.000000 44.000000 6.000000 2.000000 3.600000 1.000000
12 2.000000 1.000000 39.100000 72.000000 52.000000 2.000000 0.000000 2.000000 1.000000 2.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 0.000000 4.000000 4.000000 50.000000 7.800000 0.000000 0.000000 1.000000
13 1.000000 1.000000 37.200000 42.000000 12.000000 2.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 3.000000 3.000000 3.000000 1.000000 0.000000 4.000000 5.000000 0.000000 7.000000 0.000000 0.000000 1.000000
14 2.000000 9.000000 38.000000 92.000000 28.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 3.000000 2.000000 3.000000 0.000000 7.200000 1.000000 1.000000 37.000000 6.100000 1.000000 0.000000 0.000000
15 1.000000 1.000000 38.200000 76.000000 28.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 4.000000 1.000000 2.000000 2.000000 0.000000 4.000000 4.000000 46.000000 81.000000 1.000000 2.000000 1.000000
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17 1.000000 9.000000 0.000000 128.000000 36.000000 3.000000 3.000000 4.000000 2.000000 4.000000 4.000000 3.000000 3.000000 0.000000 0.000000 4.000000 5.000000 53.000000 7.800000 3.000000 4.700000 0.000000
18 2.000000 1.000000 37.500000 48.000000 24.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000
19 1.000000 1.000000 37.600000 64.000000 21.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 2.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 2.000000 5.000000 40.000000 7.000000 1.000000 0.000000 1.000000
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22 2.000000 1.000000 38.400000 48.000000 16.000000 1.000000 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 2.000000 3.000000 5.500000 4.000000 3.000000 49.000000 6.800000 0.000000 0.000000 1.000000
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horseColicTest2.txt
1 2 1 38.50 54 20 0 1 2 2 3 4 1 2 2 5.90 0 2 42.00 6.30 0 0 1
2 2 1 37.60 48 36 0 0 1 1 0 3 0 0 0 0 0 0 44.00 6.30 1 5.00 1
3 1 1 37.7 44 28 0 4 3 2 5 4 4 1 1 0 3 5 45 70 3 2 1
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9 2 1 37.90 45 36 3 3 3 2 2 3 1 2 1 0 3 0 33.00 5.70 3 0 1
10 2 1 39.00 84 12 3 1 5 1 2 4 2 1 2 7.00 0 4 62.00 5.90 2 2.20 0
11 2 1 38.20 60 24 3 1 3 2 3 3 2 3 3 0 4 4 53.00 7.50 2 1.40 1
12 1 1 0 140 0 0 0 4 2 5 4 4 1 1 0 0 5 30 69 0 0 0
13 1 1 37.90 120 60 3 3 3 1 5 4 4 2 2 7.50 4 5 52.00 6.60 3 1.80 0
14 2 1 38.00 72 36 1 1 3 1 3 0 2 2 1 0 3 5 38.00 6.80 2 2.00 1
15 2 9 38.00 92 28 1 1 2 1 1 3 2 3 0 7.20 0 0 37.00 6.10 1 1.10 1
16 1 1 38.30 66 30 2 3 1 1 2 4 3 3 2 8.50 4 5 37.00 6.00 0 0 1
17 2 1 37.50 48 24 3 1 1 1 2 1 0 1 1 0 3 2 43.00 6.00 1 2.80 1
18 1 1 37.50 88 20 2 3 3 1 4 3 3 0 0 0 0 0 35.00 6.40 1 0 0
19 2 9 0 150 60 4 4 4 2 5 4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20 1 1 39.7 100 30 0 0 6 2 4 4 3 1 0 0 4 5 65 75 0 0 0
21 1 1 38.30 80 0 3 3 4 2 5 4 3 2 1 0 4 4 45.00 7.50 2 4.60 1
22 2 1 37.50 40 32 3 1 3 1 3 2 3 2 1 0 0 5 32.00 6.40 1 1.10 1
23 1 1 38.40 84 30 3 1 5 2 4 3 3 2 3 6.50 4 4 47.00 7.50 3 0 0
24 1 1 38.10 84 44 4 0 4 2 5 3 1 1 3 5.00 0 4 60.00 6.80 0 5.70 0
25 2 1 38.70 52 0 1 1 1 1 1 3 1 0 0 0 1 3 4.00 74.00 0 0 1
26 2 1 38.10 44 40 2 1 3 1 3 3 1 0 0 0 1 3 35.00 6.80 0 0 1
27 2 1 38.4 52 20 2 1 3 1 1 3 2 2 1 0 3 5 41 63 1 1 1
28 1 1 38.20 60 0 1 0 3 1 2 1 1 1 1 0 4 4 43.00 6.20 2 3.90 1
29 2 1 37.70 40 18 1 1 1 0 3 2 1 1 1 0 3 3 36.00 3.50 0 0 1
30 1 1 39.1 60 10 0 1 1 0 2 3 0 0 0 0 4 4 0 0 0 0 1
31 2 1 37.80 48 16 1 1 1 1 0 1 1 2 1 0 4 3 43.00 7.50 0 0 1
32 1 1 39.00 120 0 4 3 5 2 2 4 3 2 3 8.00 0 0 65.00 8.20 3 4.60 1
33 1 1 38.20 76 0 2 3 2 1 5 3 3 1 2 6.00 1 5 35.00 6.50 2 0.90 1
34 2 1 38.30 88 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
35 1 1 38.00 80 30 3 3 3 1 0 0 0 0 0 6.00 0 0 48.00 8.30 0 4.30 1
36 1 1 0 0 0 3 1 1 1 2 3 3 1 3 6.00 4 4 0 0 2 0 0
37 1 1 37.60 40 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 2 2.10 1
38 2 1 37.50 44 0 1 1 1 1 3 3 2 0 0 0 0 0 45.00 5.80 2 1.40 1
39 2 1 38.2 42 16 1 1 3 1 1 3 1 0 0 0 1 0 35 60 1 1 1
40 2 1 38 56 44 3 3 3 0 0 1 1 2 1 0 4 0 47 70 2 1 1
41 2 1 38.30 45 20 3 3 2 2 2 4 1 2 0 0 4 0 0 0 0 0 1
42 1 1 0 48 96 1 1 3 1 0 4 1 2 1 0 1 4 42.00 8.00 1 0 1
43 1 1 37.70 55 28 2 1 2 1 2 3 3 0 3 5.00 4 5 0 0 0 0 1
44 2 1 36.00 100 20 4 3 6 2 2 4 3 1 1 0 4 5 74.00 5.70 2 2.50 0
45 1 1 37.10 60 20 2 0 4 1 3 0 3 0 2 5.00 3 4 64.00 8.50 2 0 1
46 2 1 37.10 114 40 3 0 3 2 2 2 1 0 0 0 0 3 32.00 0 3 6.50 1
47 1 1 38.1 72 30 3 3 3 1 4 4 3 2 1 0 3 5 37 56 3 1 1
48 1 1 37.00 44 12 3 1 1 2 1 1 1 0 0 0 4 2 40.00 6.70 3 8.00 1
49 1 1 38.6 48 20 3 1 1 1 4 3 1 0 0 0 3 0 37 75 0 0 1
50 1 1 0 82 72 3 1 4 1 2 3 3 0 3 0 4 4 53 65 3 2 0
51 1 9 38.20 78 60 4 4 6 0 3 3 3 0 0 0 1 0 59.00 5.80 3 3.10 0
52 2 1 37.8 60 16 1 1 3 1 2 3 2 1 2 0 3 0 41 73 0 0 0
53 1 1 38.7 34 30 2 0 3 1 2 3 0 0 0 0 0 0 33 69 0 2 0
54 1 1 0 36 12 1 1 1 1 1 2 1 1 1 0 1 5 44.00 0 0 0 1
55 2 1 38.30 44 60 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 6.40 36.00 0 0 1
56 2 1 37.40 54 18 3 0 1 1 3 4 3 2 2 0 4 5 30.00 7.10 2 0 1
57 1 1 0 0 0 4 3 0 2 2 4 1 0 0 0 0 0 54 76 3 2 1
58 1 1 36.6 48 16 3 1 3 1 4 1 1 1 1 0 0 0 27 56 0 0 0
59 1 1 38.5 90 0 1 1 3 1 3 3 3 2 3 2 4 5 47 79 0 0 1
60 1 1 0 75 12 1 1 4 1 5 3 3 0 3 5.80 0 0 58.00 8.50 1 0 1
61 2 1 38.20 42 0 3 1 1 1 1 1 2 2 1 0 3 2 35.00 5.90 2 0 1
62 1 9 38.20 78 60 4 4 6 0 3 3 3 0 0 0 1 0 59.00 5.80 3 3.10 0
63 2 1 38.60 60 30 1 1 3 1 4 2 2 1 1 0 0 0 40.00 6.00 1 0 1
64 2 1 37.80 42 40 1 1 1 1 1 3 1 0 0 0 3 3 36.00 6.20 0 0 1
65 1 1 38 60 12 1 1 2 1 2 1 1 1 1 0 1 4 44 65 3 2 0
66 2 1 38.00 42 12 3 0 3 1 1 1 1 0 0 0 0 1 37.00 5.80 0 0 1
67 2 1 37.60 88 36 3 1 1 1 3 3 2 1 3 1.50 0 0 44.00 6.00 0 0 0
Logistic回归实现文件 myLogRegres.py
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Tue Nov 27 14:59:08 2018
4
5 @author: weixw
6 """
7
8 '''
9 Created on Oct 27, 2010
10 Logistic Regression Working Module
11 用Logistic回归进行分类（缺点：需要调试固定训练次数，不能自动找到最优训练次数）
12 对多特征进行二分类
13
14 梯度算法：
15 1.采用矩阵乘法（gradAscent）
16 （优点：准确度高，缺点：运算量大）
17 原始数据矩阵m*k，初始权重矩阵k*n，那么矩阵乘法运算次数为：乘法次数 + 加法次数
18 乘法次数：m*k*n
19 加法次数: m*(k-1)*n
20 例如：原始数据矩阵100*3，初始权重矩阵3*1，那么矩阵乘法运算次数为：300 + 200 = 500
21 乘法次数：100*3*1 = 300
22 加法次数: 100*(3-1)*1 = 200
23
24 2.采用数组乘法（stocGradAscent1）
25 优点：准确度高，运算量低，且能在每次获取新的训练样本后加入到训练算法中，提升正确率
26 由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因而随机梯度上升算法是一个在线学习算法
27
28 list,array,matrix区别
29 1. list是不能直接进行数学运算，必须转化为array或者matrix.
30 2. matrix比array多一维，取值方式[ , ] 例如[0,0]
31 3. 含有matrix类型的运算，数组会强制转化为矩阵，按照矩阵运算法则进行运算，所得结果类型是矩阵
32 4. 数组乘法下标必须完全一样，矩阵乘法必须符合 m * n n* k
33 '''
34 import numpy as np
35
36 #加载数据
37 def loadDataSet():
38 dataList = []; labelList = []
39 fr = open('testSet.txt')
40 for line in fr.readlines():
41 #空格分隔
42 lineList = line.strip().split()
43 #数据样本，引入1 Z = W0X0 + W1X1 + W2X2 + ... + WnXn X0 = 1
44 dataList.append([1.0, float(lineList[0]), float(lineList[1])])
45 #标签
46 labelList.append(int(lineList[2]))
47 return dataList,labelList
48
49 #sigmoid公式实现 inX是具体实数
50 def sigmoid(inX):
51 return 1.0/(1 + np.exp(-inX))
52 # if inX >= 0:
53 # return 1.0/(1 + np.exp(-inX))
54 # else:
55 # return 1.0/(1 + np.exp(inX))
56
57 #sigmoid公式实现 inX是矩阵，但会出现溢出
58 def sigmoidMat(inX):
59 return 1.0/(1 + np.exp(-inX))
60
61
62
63 '''
64 梯度上升算法
65 输入：原始数据，标签数据 数据类型：list
66 功能：迭代计算损失函数，从而得到最佳回归系数（权重系数）
67 每次是所有样本点通过矩阵乘法来更新回归系数
68 运算次数：(100 * 3 * 1 + 100 * (3 -1) * 1 ) * maxCycles
69 输出：最佳回归系数 数据类型：matrix
70 '''
71 def gradAscent(dataList, labelsList):
72 #list=>matrix
73 dataMat = np.mat(dataList) #convert to NumPy matrix 矩阵
74 labelMat = np.mat(labelsList).transpose() #convert to NumPy matrix
75 m,n = np.shape(dataMat)
76 alpha = 0.001
77 #迭代次数
78 maxCycles = 500
79 #数组
80 weightsArr = np.ones((n,1))
81 #矩阵预算次数：(100 * 3 * 1 + 100 * (3 -1) * 1 ) * 500
82 for k in range(maxCycles): #heavy on matrix operations
83 #数组和矩阵乘法，数组会自动转化为矩阵，结果类型是矩阵
84 hMat = sigmoidMat(dataMat*weightsArr) #matrix mult 矩阵乘法，不同于数组乘法
85 errorMat = (labelMat - hMat) #vector subtraction
86 #含有矩阵类型的运算，数组会强制转化为矩阵，结果也是矩阵
87 weightsArr = weightsArr + alpha * dataMat.transpose()* errorMat #matrix mult
88 #矩阵类型(Arr后缀是因为代码运算，不可更改)
89 return weightsArr
90
91 '''
92 绘图
93 输入：最佳回归系数（权重系数） 数据类型：matrix
94 功能：数据样本点以及分界线绘制
95 对于输入是数组类型，下面也有对应的代码处理
96 0是两个分类（类别1和类别0）的分界处，因此，设定
97 0 = W0X0 + W1X1 + W2X2 =>
98 X2 = (-W0X0 - W1X1)/W2
99 '''
100 def plotBestFit(weightsMat):
101 import matplotlib.pyplot as plt
102
103 dataList,labelList=loadDataSet()
104 dataMat = np.mat(dataList)
105 n = np.shape(dataMat)[0]
106 xcord1 = []; ycord1 = []
107 xcord2 = []; ycord2 = []
108 for i in range(n):
109 if int(labelList[i])== 1:
110 xcord1.append(dataMat[i,1]); ycord1.append(dataMat[i,2])
111 else:
112 xcord2.append(dataMat[i,1]); ycord2.append(dataMat[i,2])
113 fig = plt.figure()
114 ax = fig.add_subplot(111)
115 ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s')
116 ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green')
117 x = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
118
119 #数组，矩阵两种方式都可以
120 #数组运算
121 #getA 将矩阵matrix 转化为数组array
122 # weightsArr = weightsMat.getA()
123 # y = (-weightsArr[0]-weightsArr[1]*x)/weightsArr[2]
124 #矩阵运算
125 y = (-weightsMat[0,0]-weightsMat[1,0]*x)/weightsMat[2,0]
126
127 ax.plot(x, y)
128 plt.xlabel('X1'); plt.ylabel('X2');
129 plt.show()
130
131 '''
132 随机梯度上升：每次仅用一个样本点更新回归系数
133 输入：原始数据，标签数据 数据类型：list
134 功能：计算最佳回归系数，数组运算
135 运算次数：(3 + 2) * 100
136 但是错误率较高
137 输出：最佳回归系数 数据类型：array
138 '''
139 def stocGradAscent0(dataList, labelsList):
140 dataArr = np.array(dataList)
141 m,n = np.shape(dataArr)
142 alpha = 0.01
143 weightsArr = np.ones(n) #initialize to all ones
144 #数组乘法，运算次数：(3 + 2) * 100 = 500
145 for i in range(m):
146 h = sigmoid(sum(dataArr[i]*weightsArr))
147 error = labelsList[i] - h
148 print ("error : %f"% error)
149 weightsArr = weightsArr + alpha * error * dataArr[i]
150 #数组
151 return weightsArr
152
153 '''
154 随机梯度上升改进版：每次仅用一个随机样本点更新回归系数，多次迭代
155 输入：原始数据，标签数据 数据类型：list
156 功能：计算最佳回归系数，数组运算
157 运算次数：(3 + 2)* 100 * numIter
158 输出：最佳回归系数 数据类型：array
159 '''
160 def stocGradAscent1(dataList, labelsList, numIter=150):
161 dataArr = np.array(dataList)
162 m,n = np.shape(dataArr)
163 weightsArr = np.ones(n) #initialize to all ones
164 #运算次数：(3 + 2)* 100 * 150
165 for j in range(numIter):
166 dataIndex = list(range(m))
167 for i in range(m):
168 alpha = 4/(1.0+j+i)+0.0001 #apha decreases with iteration, does not
169 #随机获取样本
170 randIndex = int(np.random.uniform(0,len(dataIndex)))#go to 0 because of the constant
171 #数组乘法，元素对应位置相乘 h,error 数值
172 h = sigmoid(sum(dataArr[randIndex]*weightsArr))
173 error = labelsList[randIndex] - h
174 weightsArr = weightsArr + alpha * error * dataArr[randIndex]
175 del(dataIndex[randIndex])
176 #数组
177 return weightsArr
178
179 '''
180 分类器
181 输入：
182 inXArr:测试数据 数据类型：array
183 weightsArr:回归系数 数据类型：array
184 selectCalType：算法方式（arr : 选择随机梯度上升算法，数组运算；mat：梯度上升算法，矩阵运算）
185 输出：分类结果
186 '''
187 def classifyVector(inXArr, weightsArr, selectCalType):
188 if selectCalType =='arr':
189 prob = sigmoid(sum(inXArr*weightsArr))
190 else: prob = sigmoidMat(sum(inXArr*weightsArr))
191 if prob > 0.5: return 1.0
192 else: return 0.0
193
194 '''
195 样本测试
196 功能：预测测试数据类型，计算每次差错率
197 '''
198 def colicTest(selectCalType):
199 frTrain = open('horseColicTraining.txt'); frTest = open('horseColicTest.txt')
200 trainingList = []; trainingLabelsList = []
201 for line in frTrain.readlines():
202 currLine = line.strip().split('\t')
203 lineList =[]
204 for i in range(21):
205 lineList.append(float(currLine[i]))
206 trainingList.append(lineList)
207 trainingLabelsList.append(float(currLine[21]))
208
209 trainWeights = []
210 trainWerightsList = []
211 #数组运算
212 if selectCalType == 'arr':
213 #训练样本 500 和 150次结果没有区别，说明在150次时数据已经收敛，稳定
214 # trainWeights 类型：数组
215 trainWeights = stocGradAscent1(trainingList, trainingLabelsList)
216 #trainWeights = stocGradAscent1(np.array(trainingSet), trainingLabels)
217 #矩阵运算
218 else:
219 trainWerightsList = gradAscent(trainingList, trainingLabelsList).getA()
220 for m in range(np.shape(trainWerightsList)[0]):
221 for item in trainWerightsList[m]:
222 # trainWeights 类型：list
223 trainWeights.append(item)
224 errorCount = 0; numTestVec = 0.0
225 for line in frTest.readlines():
226 numTestVec += 1.0
227 currLine = line.strip().split('\t')
228 lineArr =[]
229 for i in range(len(currLine) -1):
230 lineArr.append(float(currLine[i]))
231 # 不管 trainWeights 类型是array,还是list np.array(trainWeights) => 类型：array
232 if int(classifyVector(np.array(lineArr), np.array(trainWeights), selectCalType))!= int(currLine[len(currLine) -1]):
233 errorCount += 1
234 errorRate = (float(errorCount)/numTestVec)
235 print ("the error rate of this test is: %f" % errorRate)
236 return errorRate
237 '''
238 输入：selectCalType(选择算法类型，mat:矩阵算法; arr:数组乘法)
239 功能：预测测试数据类型，计算每次差错率以及10次重复测试的平均错误率
240 '''
241 def multiTest(selectCalType):
242 numTests = 10; errorSum=0.0
243 for k in range(numTests):
244 errorSum += colicTest(selectCalType)
245 print ("after %d iterations the average error rate is: %f" % (numTests, errorSum/float(numTests)))
246
测试文件 testMyLogRegres.py
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Tue Nov 27 15:09:13 2018
4
5 @author: weixw
6 """
7
8
9 import myLogRegres as lr
10 import numpy as np
11
12 #样例1 testSet.txt
13 #dataList,labelList = lr.loadDataSet()
14 #梯度上升算法
15 #weightsMat = lr.gradAscent(dataList,labelList)
16 #print (weightsMat)
17 #lr.plotBestFit(weightsMat)
18
19 #随机梯度上升算法（训练次数太少）
20 #weightsArr = lr.stocGradAscent0(dataList,labelList)
21 #lr.plotBestFit((np.mat(weightsArr)).transpose())
22 #随机梯度上升算法改进版
23 #weightsArr = lr.stocGradAscent1(dataList,labelList,500)
24 #lr.plotBestFit((np.mat(weightsArr)).transpose())
25
26 #样例2 从疝气病症预测病马的死亡率
27 # 'mat' 表示矩阵乘积运算，'arr' 表示数组乘积运算
28 lr.multiTest('arr')
29 #lr.multiTest('mat')
运行结果
样例1 testSet.txt
1. 梯度上升算法（将样本向量化，与权重矩阵相乘，然后迭代），迭代次数：500，矩阵乘法，运算次数 ：(100 * 3 * 1 + 100 * (3 -1) * 1 ) * 500
数据样本点以及分界线绘制
可以看出，分界线能够很好的将样本数据进行分类，说明所得回归系数（权重系数）比较准确。
2. 随机梯度上升算法（按顺序取每行样本数据，与权重数组相乘），运算次数：(3 + 2) * 100
虽然运算次数比梯度上升算法少，但是分界线分类样本能力较差，说明所得回归系数（权重系数）准确度低。
3. 随机梯度上升算法改进版（alpha动态变化，每次随机获取样本数据，与权重数组相乘，迭代）
迭代次数：150，运算次数：(3 + 2) * 100 * 150
迭代次数：500，运算次数：(3 + 2) * 100 * 500
由上可以看出，迭代次数在150与500次的时候，结果图差别不大，说明迭代次数达到150次后，所得回归系数趋于稳定，
并且已是最佳。相比于梯度上升算法，随机梯度上升算法改进版运算量更低，并且回归系数准确度没有下降。
样例2：从疝气病症预测病马的死亡率
采用的是随机梯度上升算法改进版，迭代次数：10 运算次数：(3 + 2) * 100 * 150 * 10
每次错误率以及平均错误率比较高的原因：样本数据太少，且数据不全；
出现溢出报警原因：样本数据中有含 0 的数据，导致运算时异常；
参考文献
《机器学习实战》
不要让懒惰占据你的大脑，不要让妥协拖垮了你的人生。青春就是一张票，能不能赶上时代的快车，你的步伐就掌握在你的脚下。
