SciKit Learn 中的多类逻辑回归

Posted 2023-03-12

【中文标题】SciKit Learn 中的多类逻辑回归

【英文标题】：Multi-Class Logistic Regression in SciKit Learn

【发布时间】：2016-07-31 03:09:14

【问题描述】：

对于多类案例，我无法正确调用 Scikit 的逻辑回归。我正在使用 lbgfs 求解器，并且确实将 multi_class 参数设置为多项式。

我不清楚如何在拟合模型时传递真实的类标签。我假设它与随机森林分类器多类相似/相同，您在其中传递 [n_samples, m_classes] 数据帧。但是，在执行此操作时，我收到一个错误，即数据形状不正确。 ValueError: bad input shape (20, 5)——在这个小例子中，有 5 个类，20 个样本。

在检查时，fit 方法的文档说真值作为 [n_samples, ] 传递——这与我得到的错误相匹配——但是，我不知道如何用多个训练模型类。所以，这是我的问题：如何将完整的类标签集传递给 fit 函数？

我无法在 Internet 上找到用于建模的示例代码，也无法在 *** 上找到这个问题。但我觉得肯定有人知道该怎么做！

在下面的代码中，train_features = [n_samples, nn_features], truth_train = [n_samples, m_classes]

clf = LogisticRegressionCV(class_weight='balanced', multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
clf.fit(train_features, truth_train)
pred = clf.predict(test_features)

【参考方案1】：

您似乎混淆了 multiclass 和 multilabel http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html 两个术语，简而言之：

多类分类是指一个分类任务有超过 两个班；例如，对一组水果图像进行分类，这些图像可能是 橙子、苹果或梨。多类分类使 假设每个样本都分配给一个且只有一个标签：a 水果可以是苹果或梨，但不能同时是两者。

因此数据为[n_samples, n_features]，标签为[n_samples]

多标签分类为每个样本分配一组目标 标签。这可以被认为是预测数据点的属性 不相互排斥的，例如与 一份文件。文本可能与任何宗教、政治、金融有关 或同时接受教育或不接受任何教育。

因此数据为[n_samples, n_features]，标签为[n_samples, n_labels]

您似乎正在寻找多标签（至于多类标签应该是 1-dim）。目前，在 sklearn 中，唯一支持多标签的方法是：决策树、随机森林、最近邻、岭回归。

如果你想学习不同模型的多标签问题，只需使用 OneVsRestClassifier 作为 LogisticRegression 的多标签包装器

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier.html#sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier

【讨论】：

感谢您的回复。我实际上是在寻找多类，即每个样本只有一个类。但是，我对森林所做的是将类分配转换为布尔数组，这就是我最终得到 n x m 数组的方式。所以，如果我理解正确，我应该将我的类标签转换为整数并创建一个 n_sample 长数组，其中它可以采用的值映射到不同的类标签。那是对的吗？感谢您的帮助。

是的，你应该对树做同样的事情。否则你适合多标签模型。

@lejlot 我已经使用 scikit 逻辑回归对标量进行多重预测。 dukebody 在***.com/questions/36760000/… 中的回答也对我有用。也许我误解了你的回答？