机器学习算法:逻辑回归api介绍
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习算法:逻辑回归api介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
学习目标
- 知道逻辑回归api的用法
-
sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear', penalty=‘l2’, C = 1.0)
-
solver可选参数:'liblinear', 'sag', 'saga','newton-cg', 'lbfgs',
- 默认: 'liblinear';用于优化问题的算法。
-
对于小数据集来说,“liblinear”是个不错的选择,而“sag”和'saga'对于大型数据集会更快。
-
对于多类问题,只有'newton-cg', 'sag', 'saga'和'lbfgs'可以处理多项损失;“liblinear”仅限于“one-versus-rest”分类。
-
penalty:正则化的种类
-
C:正则化力度
-
默认将类别数量少的当做正例
LogisticRegression方法相当于 SGDClassifier(loss="log", penalty=" "),SGDClassifier实现了一个普通的随机梯度下降学习。而使用LogisticRegression(实现了SAG)
案例:癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测
学习目标
- 通过肿瘤预测案例,学会如何使用逻辑回归对模型进行训练
1 背景介绍
- 数据介绍
原始数据的下载地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/
数据描述
(1)699条样本,共11列数据,第一列用语检索的id,后9列分别是与肿瘤
相关的医学特征,最后一列表示肿瘤类型的数值。
(2)包含16个缺失值,用”?”标出。
2 案例分析
1.获取数据
2.基本数据处理
2.1 缺失值处理
2.2 确定特征值,目标值
2.3 分割数据
3.特征工程(标准化)
4.机器学习(逻辑回归)
5.模型评估
3 代码实现
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
# 1.获取数据
names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape',
'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin',
'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']
data = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data",
names=names)
data.head()
# 2.基本数据处理
# 2.1 缺失值处理
data = data.replace(to_replace="?", value=np.NaN)
data = data.dropna()
# 2.2 确定特征值,目标值
x = data.iloc[:, 1:10]
x.head()
y = data["Class"]
y.head()
# 2.3 分割数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22)
# 3.特征工程(标准化)
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)
# 4.机器学习(逻辑回归)
estimator = LogisticRegression()
estimator.fit(x_train, y_train)
# 5.模型评估
y_predict = estimator.predict(x_test)
y_predict
estimator.score(x_test, y_test)
在很多分类场景当中我们不一定只关注预测的准确率!!!!!
比如以这个癌症举例子!!!我们并不关注预测的准确率,而是关注在所有的样本当中,癌症患者有没有被全部预测(检测)出来。
4 小结
- 肿瘤预测案例实现【知道】
- 如果数据中有缺失值,一定要对其进行处理
- 准确率并不是衡量分类正确的唯一标准
以上是关于机器学习算法:逻辑回归api介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章