机器学习之逻辑回归
文中的所有数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1TV4RQseo6bVd9xKJdmsNFw
提取码：8mm4
什么是逻辑回归
回想一下线性回归，它被用于确定一个连续因变量的值。逻辑回归通常用于分类目的。与线性回归不同，因变量只能采用有限数量的值，即因变量是分类的。当可能结果的数量只有两个时，它被称为二元逻辑回归。
从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。
逻辑回归与线性回归的关系
逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，都具有 ax+b，其中a和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将ax+b作为因变量，即y = ax+b，而logistic回归则通过函数S将ax+b对应到一个隐状态p，p = S(ax+b)，然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。这里的函数S就是Sigmoid函数,就是因为这个函数的使用才能分类
在这里插入图片描述
该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x= 0时，y=0.5.
假设现在有一个函数
y = a*x1 +b *x2 +c*x3 +b x1,x2,x3 带入sigmoid函数中 得到y 如果大于0.5，分类为1，小于0.5，分类为0
德国信用卡欺诈数据集
欧洲的信用卡持卡人在2013年9月2天时间里的284807笔交易数据，其中有492笔交易是欺诈交易，占比0.172%。数据采用PCA变换映射为V1，V2，…，V28 数值型属性，只有交易时间和金额这两个变量没有经过PCA变换。输出变量为二值变量，1为正常，0为欺诈交易。
在这里插入图片描述 读取excel文件
data = pd.read_csv("../credit-a.csv", header=None)
data.head()
在这里插入图片描述 我们可以从图上可以看到有15个特征，一个分类结果 相当于y = a1*x1 +…… +a15 *x15 +b
逻辑回归和分类数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
将x 作为特征数据，y作为分类结果，因为输出变量为二值变量，1为正常，0为欺诈交易，而我这是-1代表欺诈和交易，所以用replace方法把-1，变为0
x = data[data.columns[:-1]] #
y = data[data.columns[15]].replace(-1,0)
将x和y分为训练集和测试集
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y)
len(x_train),len(x_test)
OUT:
(489, 164)
和线性回归一样的操作
model = LogisticRegression() #用逻辑回归建立模型
model.fit(x_train,y_train) #fit 和predict
model.predict(x_test)
OUT：
array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0,
0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0,
0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0,
1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0,
1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1], dtype=int64)
#这里有164个结果
predict_proba 方法可以得到概率（Sigmoid的x和y）
model.predict_proba(x_test)
在这里插入图片描述
第一个数[1.42575343e-02, 9.85742466e-01] 也就是x = 0.014, y=0.9>0.5 分类结果为1
对于精确性如何，导入accuracy_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(model.predict(x_test), y_test)
OUT:
0.8719512195121951
也就是在168个测试样本中168*0.8719512195121951个是正确的
预测Titanic乘客是否生还
来源kaggle
1. 导入工具库和数据
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc("font", size=14)
import seaborn as sns
sns.set(style="white") #设置seaborn画图的背景为白色
sns.set(style="whitegrid", color_codes=True)
# 将数据读入 DataFrame
df = pd.read_csv("./titanic_data.csv")
# 预览数据
df.head()
print('数据集包含的数据个数 {}.'.format(df.shape[0]))
数据集包含的数据个数 1310.
2. 查看缺失数据
# 查看数据集中各个特征缺失的情况
df.isnull().sum()
out:
pclass 1
survived 1
name 1
sex 1
age 264
sibsp 1
parch 1
ticket 1
fare 2
cabin 1015
embarked 3
dtype: int64
2.1. 年龄
# "age" 缺失的百分比
print('"age" 缺失的百分比 %.2f%%' %((df['age'].isnull().sum()/df.shape[0])*100))
"age" 缺失的百分比 20.15%
约 20% 的乘客的年龄缺失了. 看一看年龄的分别情况.
ax = df["age"].hist(bins=15, color='teal', alpha=0.6)
ax.set(xlabel='age')
plt.xlim(-10,85)
plt.show()
在这里插入图片描述 由于“年龄”的偏度不为0, 使用均值替代缺失值不是最佳选择, 这里可以选择使用中间值替代缺失值
在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（不一定包括中位数在内）位于平均值的右侧。偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（不一定包括中位数）位于平均值的左侧。偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值的两侧，但不一定意味着其为对称分布。
# 年龄的均值
print('The mean of "Age" is %.2f' %(df["age"].mean(skipna=True)))
# 年龄的中间值
print('The median of "Age" is %.2f' %(df["age"].median(skipna=True)))
The mean of "Age" is 29.88 The median of "Age" is 28.00
2.2. 仓位
# 仓位缺失的百分比
print('"Cabin" 缺失的百分比 %.2f%%' %((df['cabin'].isnull().sum()/df.shape[0])*100))
"Cabin" 缺失的百分比 77.48%
约 77% 的乘客的仓位都是缺失的, 最佳的选择是不使用这个特征的值.
2.3. 登船地点
# 登船地点的缺失率
print('"Embarked" 缺失的百分比 %.2f%%' %((df['embarked'].isnull().sum()/df.shape[0])*100))
"Embarked" 缺失的百分比 0.23%
只有 0.23% 的乘客的登船地点数据缺失, 可以使用众数替代缺失的值.
print('按照登船地点分组 (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton):')
print(df['embarked'].value_counts())
sns.countplot(x='embarked', data=df, palette='Set2')
plt.show()
按照登船地点分组 (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton):
S 914
C 270
Q 123
Name: embarked, dtype: int64
在这里插入图片描述
print('乘客登船地点的众数为 %s.' %df['embarked'].value_counts().idxmax())
乘客登船地点的众数为 S.
由于大多数人是在南安普顿(Southhampton)登船, 可以使用“S”替代缺失的数据值
2.4. 根据缺失数据情况调整数据
基于以上分析, 我们进行如下调整:
- 如果一条数据的 "Age" 缺失, 使用年龄的中位数 28 替代.
- 如果一条数据的 "Embarked" 缺失, 使用登船地点的众数 “S” 替代.
- 由于太多乘客的 “Cabin” 数据缺失, 从所有数据中丢弃这个特征的值.
data = df.copy()
data["age"].fillna(df["age"].median(skipna=True), inplace=True)
data["embarked"].fillna(df['embarked'].value_counts().idxmax(), inplace=True)
data.drop('cabin', axis=1, inplace=True)
# 确认数据是否还包含缺失数据
data.isnull().sum()
pclass 1
survived 1
name 1
sex 1
age 0
sibsp 1
parch 1
ticket 1
fare 2
embarked 0
dtype: int64
#处理仍然存在缺失数据的情况
final.dropna(inplace=True)
# 预览调整过的数据
data.head()
查看年龄在调整前后的分布
plt.figure(figsize=(15,8))
ax = df["age"].hist(bins=15, normed=True, stacked=True, color='teal', alpha=0.6)
df["age"].plot(kind='density', color='teal')
ax = data["age"].hist(bins=15, normed=True, stacked=True, color='orange', alpha=0.5)
data["age"].plot(kind='density', color='orange')
ax.legend(['Raw Age', 'Adjusted Age'])
ax.set(xlabel='Age')
plt.xlim(-10,85)
plt.show()
在这里插入图片描述
[
2.4.1. 其它特征的处理
数据中的两个特征 “sibsp” (一同登船的兄弟姐妹或者配偶数量)与“parch”(一同登船的父母或子女数量)都是代表是否有同伴同行. 为了预防这两个特征具有多重共线性, 我们可以将这两个变量转为一个变量 “TravelAlone” (是否独自一人成行)
注: 多重共线性(multicollinearity)是指多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。比如虚拟变量陷阱（英语：Dummy variable trap）即有可能触发多重共线性问题。
## 创建一个新的变量'TravelAlone'记录是否独自成行, 丢弃“sibsp” (一同登船的兄弟姐妹或者配偶数量)与“parch”(一同登船的父母或子女数量)
data['TravelAlone']=np.where((data["sibsp"]+data["parch"])>0, 0, 1)
data.drop('sibsp', axis=1, inplace=True)
data.drop('parch', axis=1, inplace=True)
对类别变量(categorical variables)使用独热编码(One-Hot Encoding), 将字符串类别转换为数值
# 对 Embarked","Sex"进行独热编码, 丢弃 'name', 'ticket'
final =pd.get_dummies(data, columns=["embarked","sex"])
final.drop('name', axis=1, inplace=True)
final.drop('ticket', axis=1, inplace=True)
final.head()
3. 数据分析
3.1. 年龄
plt.figure(figsize=(15,8))
ax = sns.kdeplot(final["age"][final.survived == 1], color="darkturquoise", shade=True)
sns.kdeplot(final["age"][final.survived == 0], color="lightcoral", shade=True)
plt.legend(['Survived', 'Died'])
plt.title('Density Plot of Age for Surviving Population and Deceased Population')
ax.set(xlabel='Age')
plt.xlim(-10,85)
plt.show()
在这里插入图片描述
生还与遇难群体的分布相似, 唯一大的区别是生还群体中用一部分低年龄的乘客. 说明当时的人预先保留了孩子的生还机会.
3.2. 票价
plt.figure(figsize=(15,8))
ax = sns.kdeplot(final["fare"][final.survived == 1], color="darkturquoise", shade=True)
sns.kdeplot(final["fare"][final.survived == 0], color="lightcoral", shade=True)
plt.legend(['Survived', 'Died'])
plt.title('Density Plot of Fare for Surviving Population and Deceased Population')
ax.set(xlabel='Fare')
plt.xlim(-20,200)
plt.show()
在这里插入图片描述
生还与遇难群体的票价分布差异比较大, 说明这个特征对预测乘客是否生还非常重要. 票价和仓位相关, 也许是仓位影响了逃生的效果, 我们接下来看仓位的分析.
3.3. 仓位
sns.barplot('pclass', 'survived', data=df, color="darkturquoise")
plt.show()
在这里插入图片描述 如我们所料, 一等舱的乘客生还几率最高.
3.4. 登船地点
sns.barplot('embarked', 'survived', data=df, color="teal")
plt.show()
在这里插入图片描述
从法国 Cherbourge 登录的乘客生还率最高
3.5. 是否独自成行
sns.barplot('TravelAlone', 'survived', data=final, color="mediumturquoise")
plt.show()
在这里插入图片描述
独自成行的乘客生还率比较低. 当时的年代, 大多数独自成行的乘客为男性居多.
3.6. 性别
sns.barplot('sex', 'survived', data=df, color="aquamarine")
plt.show()
在这里插入图片描述 很明显, 女性的生还率比较高
4. 使用Logistic Regression做预测
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 使用如下特征做预测
cols = ["age","fare","TravelAlone","pclass","embarked_C","embarked_S","sex_male"]
# 创建 X (特征) 和 y (类别标签)
X = final[cols]
y = final['survived']
# 将 X 和 y 分为两个部分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=2)
# 训练模型,
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train,y_train.values.reshape(-1,1))
# 根据模型, 以 X_test 为输入, 生成变量 y_pred
print('Train/Test split results:')
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率为 %2.3f" % accuracy_score(y_test, y_pred))
Train/Test split results: 准确率为 0.817
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