数据挖掘算法（三）--logistic回归

数据挖掘算法学习笔记汇总

数据挖掘算法（一）–K近邻算法（KNN）

数据挖掘算法（二）–决策树

 数据挖掘算法（三）–logistic回归

在介绍logistic回归之前先复习几个基础知识点，有助于后面的理解。

基本数学知识点

1、对数似然函数

若总体X为离散型，其概率分布列为

P(X=x)=p(x,θ)

其中θ为未知参数。设 (X1,X2,...,Xn) 是取自总体样本容量为n的样本，则(X1,X2,...,Xn)的联合概率分布率为

∏i=1np(xi,θ)

又设(X1,X2,...,Xn)的一组观测值为(x1,x2,...,xn)，易知样本X1,X2,...,Xn取到观测值 x1,x2,...,xn 的概率为

L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi,θ)

这一概率随 θ 的取值而变化，它是 θ 的函数，称 L(θ) 为样本的似然函数。但是由于来连乘的函数处理起来比较麻烦，所以对 L(θ) 取自然对数变成加法来处理要简单点。

lnL(θ)=∑i=1nlnp(xi,θ)

2、logistic函数

logistic函数或logistic曲线是常见的“S”形（sigmoid curve ，S形曲线），方程式如下：

f(x)=L1+e−k(x−x0)

其中

e自然对数
x0 S形中点的x值
L曲线的最大值
k曲线的陡度

上图是L=1,k=1,x0=0时的图像

这里主要说明下这个函数的导数的性质，后面推导的时候会用到。

f(x)=11+e−x=ex1+ex

ddxf(x)=ex(1+ex)−exex(1+ex)2

ddxf(x)=ex(1+ex)2=f(x)(1−f(x))

logistic回归数学推导

先看一个简单的例子：

我们将平面上的点分为两类，中间的红色线条为边界。

预测类别y=1 如果−3+x1+x2≥0预测类别y=0 如果−3+x1+x2<0

此例子中

hθ(x)=g(θ0+θ1x1+θ2x2)

对更多维的数据进行分类时，线性边界的情况，边界形式如下：

θ1x1+θ2x2+...+θnxn=θTx

根据logistic回归可知预测函数为：

hθ(x(i)）=g(θTxi)=11+e−θTxi

hθ(x(i)函数的值有特殊的含义，它表示结果取1的概率，因此对于输入x分类结果为类别1和类别0的概率分别为：

P(y=1|x;θ)=hθ(x(i)

P(y=0|x;θ)=1−hθ(x(i)

合起来写则可以得到下式：

P(y|x；θ)=(hθ(x))y(1−hθ(x))1−y

取似然函数得到下式：

L(θ)=∏i=1mP(y(i)|x(i),θ)

求自然对数得到对数似然函数：

l(θ)=lnL(θ)

=∑i=1m(y(i)lnhθ(x(i))+(1−y(i))ln(1−hθ(x(i))))

最大似然估计就是要求得使l(θ)取最大值时的θ，利用梯度上升法求解，求得的θ就是要求的最佳参数。下面是利用梯度上升法求解过程。

求利用梯度上升法求解l(θ)的最大值时，根据梯度上升法知道θ的更新公式如下：

θj:=θj+α∂∂θjl(θ) (j=0...n)

下面先求出l(θ)的偏导数：

∂∂θjl(θ)=∑i=1m((y(i)1hθ(x(i))∂∂θjhθ(x(i))−(1−y(i))11−hθ(x(i))∂∂θjhθ(x(i))

=∑i=1m((y(i)1g(θTx(i))−(1−y(i))11−g(θTx(i)))∂∂θjg(θTx(i))

因为g(θTxi)是logistic函数

g(θTxi)=11+e−θTxi

所以我们利用前面讲的logistic函数的导数性质可以将l(θ)的偏导数转化

∂∂θjl(θ)=∑i=1m((y(i)1g(θTx(i))−(1−y(i))11−g(θTx(i)))g(θTx(i))(1−g(θTx(i)))∂∂θjθTx(i)

=∑i=1m(y(i)(1−g(θTx(i)))−(1−y(i))g(θTx(i)))x(i)j

=∑i=1m(y(i)−g(θTx(i)))x(i)j

=∑i=1m(y(i)−hθ(x(i)))x(i)j

这样就得到了更新的过程

θj:=θj+α∑i=1m(y(i)−hθ(x(i)))x(i)j (j=0...n)

python代码实现

本文代码运行环境：

python：3.5.1

pandas：0.19.2

其他环境可能有细微差别

# -*coding:utf-8*-

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import math

# 获取数据

data = pd.read_table("./logistic.txt", sep="\t", header=None)

dataMat = data.iloc[:, 0:-1]

labelMat = data.iloc[:, -1]

def sigmoid(dataSeries):

    return 1.0 / (1 + np.exp(-dataSeries))

# 梯度上升算法

def gradAscent(dataMatrix, LabelsVector):

    n = dataMatrix.shape[1]

    alpha = 0.001

    maxCycles = 500

    thetas = np.ones((n, 1))

    for k in range(maxCycles):  # heavy on matrix operations

        h = sigmoid(dataMatrix * thetas)  # matrix mult

        error = LabelsVector.T - h  # vector subtraction

        thetas = thetas + alpha * dataMatrix.T * error  # matrix mult

    return thetas

def plotBestFit(thetas, data):

    """

    :param thetas: type DataFrame , the thetas

    :param data: type DtaFrame , all the data

    :return:

    """

    X1 = data[data[3] == 0]

    X2 = data[data[3] == 1]

    fig = plt.figure()

    ax = fig.add_subplot(111)

    ax.scatter(X1[1], X1[2], s=30, c='red', marker='s')

    ax.scatter(X2[1], X2[2], s=30, c='green')

    x = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)

    y = (-thetas.iloc[0, 0] - thetas.iloc[1, 0] * x) / thetas.iloc[2, 0]

    ax.plot(x, y)

    plt.xlabel('X1')

    plt.ylabel('X2')

    plt.show()

thetas = gradAscent(np.mat(dataMat), np.mat(labelMat))

plotBestFit(pd.DataFrame(thetas), data)

画出的图如下所示：

代码和数据下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1hs6CKL2 密码：308l

参考资料

1、https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood_estimation

2、https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function

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