人工智能学习路径

第一章 全网最详细的Python入门思维导图，果断收藏
第二章 Python桌面应用开发（PyQT）入门思维导图，果断收藏
第三章 Python数据分析（Numpy和Pandas学习）入门思维导图，果断收藏
第四章 Python人工智能概念之机器学习基础入门思维导图，果断收藏
第五章 机器学习之KNN最邻近分类算法入门思维导图,果断收藏

逻辑回归(Logistic Regression,LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的特征属性，例如性别，年龄，注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。

一、逻辑回归入门思维导图

二、逻辑回归LR

假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归，如下图所示：

Logistic回归是分类方法，它利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。其实，Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。

Sigmoid函数

下面这张图片，为我们展示了Sigmoid函数的样子

逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层Sigmod函数映射，即先把特征线形求和，然后使用Sigmoid函数将最为假设函数来概率求解，再进行分类。

三、逻辑回归特点

逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。

• 优点： 适合需要得到一个分类概率的场景，简单，速度快
• 缺点： 只能用来处理二分类问题，不好处理多分类问题，容易欠拟合，一般准确度不太高
• 应用： 是否患病、金融诈骗、是否虚假账号等

四、逻辑回归 VS 线性回归

线性回归和逻辑回归是 2 种经典的算法。经常被拿来做比较，下面整理了一些两者的区别

实例应用 – 癌症病例预测

核心代码

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据
breast = load_breast_cancer()

# 数据拆分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    breast.data, breast.target)

# 数据标准化
std = StandardScaler()
X_train = std.fit_transform(X_train)
X_test = std.transform(X_test)

# 训练预测
lg = LogisticRegression()

lg.fit(X_train, y_train)

y_predict = lg.predict(X_test)

# 查看训练准确度和预测报告
print(lg.score(X_test, y_test))
print(classification_report(
    y_test, y_predict, labels=[0, 1], target_names=["良性", "恶性"]))

运行结果

precision表示准确率；recall表示召回率；f1-score表示综合指标；support表示预测的人数。本模型的召回率，良性达到0.97，恶性达到0.96；该例子是检测癌症，我们希望能找到所有得癌症的人，即使他不是癌症，也可以做进一步检查，因此我们需要一个召回率高的模型。

总结

逻辑回归是线性回归分析的扩展，其通过逻辑函数将回归值映射为概率值，实现了对分类问题的处理。