使用 Python API 进行逻辑回归多类分类

Posted 2023-03-13

【中文标题】使用 Python API 进行逻辑回归多类分类

【英文标题】：Logistic regression multiclass classification with Python API

【发布时间】：2016-12-16 00:07:28

【问题描述】：

目前 Python API 尚不支持 Spark 中的多类分类，但未来会支持，如 Spark 页面 1 中所述。

是否有任何发布日期或任何机会使用 Python 运行它，实现具有逻辑回归的多类？我知道它适用于 Scala，但我想用 Python 运行它。谢谢你。

【参考方案1】：

scikit-learn 的 LogisticRegression 提供了一个 multi_class 参数。来自文档：

多类选项可以是“ovr”或“多项式”。如果选项 选择的是“ovr”，那么每个标签都适合一个二元问题。否则 损失最小化是多项损失拟合整个 概率分布。仅适用于“lbfgs”求解器。

因此，multi_class='ovr' 似乎是您的正确选择。

欲了解更多信息：see this link

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添加：

根据 pyspark 文档，您仍然可以使用他们的 API 进行多类回归。使用类pyspark.mllib.classification.LogisticRegressionWithLBFGS，您可以获得用于多类分类的可选参数numClasses。

【讨论】：

在 scikit-learn 和 scala api 中也有带有多类的 LogisticRegression，据我理解的问题是 这会在 PySpark API 中为 python 开发人员添加吗？跨度>

我已经尝试过您的建议，因为我也遇到了这样的问题，请您查看data science stackexchange的问题，希望您能解决我的问题。

我已经在github repo 发布了我的问题和完整的源代码，如果我遗漏了什么，请检查并告诉我？