机器学习:逻辑回归(损失函数及其梯度推导、代码实现)
一、线性模型预测一个样本的损失量
- 损失量:模型对样本的预测结果和该样本对应的实际结果的差距;
1)为什么会想到用 y = -log(x) 函数?
- (该函数称为 惩罚函数:预测结果与实际值的偏差越大,惩罚越大)
- y = 1(p ≥ 0.5)时,cost = -log(p),p 越小,样本发生概率越小(最小为 0),则损失函数越大,分类预测值和实际值的偏差越大;相反,p 越大,样本发生概率越大(最大为 0.5),则损失函数越小,则预测值和实际值的偏差越小;
- y = 0(p ≤ 0.5)时,cost = -log(1-p),p 越小,样本发生概率越小(最小为 0.5),则损失函数越大,分类预测值和实际值的偏差越大;相反,p 越大,样本发生概率越大(最大为 1),则损失函数越小,则预测值和实际值的偏差越小;
2)求一个样本的损失量
- 由于逻辑回归解决的是分类问题,而且是二分类,因此定义损失函数时也要有两类
- 惩罚函数变形:
- 惩罚函数作用:计算预测结果针对实际值的损失量;
- 已知样本发生的概率 p(也可以相应求出预测值),以及该样本的实际分类结果,得出此次预测结果针对真值的损失量是多少;
二、求数据集的损失函数
- 模型变形,得到数据集的损失函数:数据集中的所有样本的损失值的和;
- 最终的损失函数模型
- 该模型不能优化成简单的数学表达式(或者说是正规方程解:线性回归算法找那个的fit_normal() 方法),只能使用梯度下降法求解;
- 该函数为凸函数,没有局部最优解,只存在全局最优解;
三、逻辑回归损失函数的梯度
- 损失函数:
1)σ(t) 函数的导数
2)log(σ(t)) 函数的导数
- 变形:
3)log(1 - σ(t)) 函数的导数
3)对损失函数 J(θ) 的其中某一项(第 i 行,第 j 列)求导
- 两式相加:
5)损失函数 J(θ) 的梯度
- 与线性回归梯度对比
- 注:两者的预测值 ý 不同;
- 梯度向量化处理
四、代码实现逻辑回归算法
- 逻辑回归算法是在线性回归算法的基础上演变的;
1)代码
-
import numpy as np from .metrics import accuracy_score # accuracy_score方法:查看准确率 class LogisticRegression: def __init__(self): """初始化Logistic Regression模型""" self.coef_ = None self.intercept_ = None self._theta = None def _sigmiod(self, t): """函数名首部为'_',表明该函数为私有函数,其它模块不能调用""" return 1. / (1. + np.exp(-t)) def fit(self, X_train, y_train, eta=0.01, n_iters=1e4): """根据训练数据集X_train, y_train, 使用梯度下降法训练Logistic Regression模型""" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0], \ "the size of X_train must be equal to the size of y_train" def J(theta, X_b, y): y_hat = self._sigmiod(X_b.dot(theta)) try: return - np.sum(y*np.log(y_hat) + (1-y)*np.log(1-y_hat)) / len(y) except: return float('inf') def dJ(theta, X_b, y): return X_b.T.dot(self._sigmiod(X_b.dot(theta)) - y) / len(X_b) def gradient_descent(X_b, y, initial_theta, eta, n_iters=1e4, epsilon=1e-8): theta = initial_theta cur_iter = 0 while cur_iter < n_iters: gradient = dJ(theta, X_b, y) last_theta = theta theta = theta - eta * gradient if (abs(J(theta, X_b, y) - J(last_theta, X_b, y)) < epsilon): break cur_iter += 1 return theta X_b = np.hstack([np.ones((len(X_train), 1)), X_train]) initial_theta = np.zeros(X_b.shape[1]) self._theta = gradient_descent(X_b, y_train, initial_theta, eta, n_iters) self.intercept_ = self._theta[0] self.coef_ = self._theta[1:] return self def predict_proda(self, X_predict): """给定待预测数据集X_predict,返回 X_predict 中的样本的发生的概率向量""" assert self.intercept_ is not None and self.coef_ is not None, \ "must fit before predict!" assert X_predict.shape[1] == len(self.coef_), \ "the feature number of X_predict must be equal to X_train" X_b = np.hstack([np.ones((len(X_predict), 1)), X_predict]) return self._sigmiod(X_b.dot(self._theta)) def predict(self, X_predict): """给定待预测数据集X_predict,返回表示X_predict的分类结果的向量""" assert self.intercept_ is not None and self.coef_ is not None, \ "must fit before predict!" assert X_predict.shape[1] == len(self.coef_), \ "the feature number of X_predict must be equal to X_train" proda = self.predict_proda(X_predict) # proda:单个待预测样本的发生概率 # proda >= 0.5:返回元素为布尔类型的向量; # np.array(proda >= 0.5, dtype='int'):将布尔数据类型的向量转化为元素为 int 型的数组,则该数组中的 0 和 1 代表两种不同的分类类别; return np.array(proda >= 0.5, dtype='int') def score(self, X_test, y_test): """根据测试数据集 X_test 和 y_test 确定当前模型的准确度""" y_predict = self.predict(X_test) # 分类问题的化,查看标准是分类的准确度:accuracy_score(y_test, y_predict) return accuracy_score(y_test, y_predict) def __repr__(self): """实例化类之后,输出显示 LogisticRegression()""" return "LogisticRegression()"
2)使用自己的算法(Jupyter NoteBook 中使用)
- 代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X = X[y<2, :2] y = y[y<2] from playML.train_test_split import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, seed=666)
from playML.LogisticRegression import LogisticRegression log_reg = LogisticRegression() log_reg.fit(X_train, y_train) log_reg.score(X_test, y_test) # 输出:1.0 # 查看测试数据集的样本发生的概率 log_reg.predict_proda(X_test) # 输出:array([0.92972035, 0.98664939, 0.14852024, 0.17601199, 0.0369836 , 0.0186637 , 0.04936918, 0.99669244, 0.97993941, 0.74524655, 0.04473194, 0.00339285, 0.26131273, 0.0369836 , 0.84192923, 0.79892262, 0.82890209, 0.32358166, 0.06535323, 0.20735334])
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