本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍能够将二分类算法解决多分类任务的两种方法OvR和OvO,并通过sklearn封装的逻辑回归实现OvR和OvO,最后使用sklearn实现通用二分类算法的OvR和OvO。
在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理。GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的,若是通过训练新的CART决策树来逼近的。也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点。
关于作者:DD-Kylin,一名喜欢编程与机器学习的统计学学生,勤学好问,乐于钻研,期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
线性回归作为一种常用的关联分析工具,其功能强大,解释度高,但是其缺点也是很明显的。其只适用于处理连续型的变量,无法处理离散型的变量,比如对于case/control的实验设计,患病与否的临床信息,线性回归就无能无力了,此时我们就需要另外一种方法-逻辑回归。
Logistic 回归非常适用于二分类问题的主要原因在于它的核心机制和输出特性。首先,Logistic 回归模型基于概率的理念,通过 Sigmoid 函数转换输入特征的线性组合,将任意实数映射到 [0, 1] 区间内。这样的输出可以解释为预测某个类别的概率,是处理二分类问题的理想选择。因为它自然地将预测值限制在两个可能的类别之间。
可以分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-supervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)四大类。
前到现在为止,我们通过大约1周的时间初步对机器学习是怎么一回事算是有一些基本的理解了,从最基本的线性回归入手,讨论了如何在拿到一堆数据时,先进行数据预处理(暂时未详细阐述,会在以后某个时间段详细论述)
逻辑回归又称对数几率回归是离散选择法模型之一,逻辑回归是一种用于解决监督学习问题的学习算法,进行逻辑回归的目的是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释,多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
本文介绍对数线性分类模型,在线性模型的基础上通过复合函数(sigmoid,softmax,entropy )将其映射到概率区间,使用对数损失构建目标函数。首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失,然后将二分类扩展到多分类,导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归,最后最大熵模型可以看作是softmax回归的离散型版本,logistic回归和softmax回归处理数值型分类问题,最大熵模型对应处理离散型分类问题。
逻辑回归(Logistic Regression)是一种常见的机器学习算法,它被广泛应用于分类问题。在人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域中,逻辑回归是一种简单而有效的算法,可以用于许多应用领域,如医疗、金融、电商等。本文将详细介绍AI人工智能逻辑回归的原理、优缺点、应用场景和实现方法。
作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 Logistic 回归是二分类任务中最常用的机器学习算法之一。它的设计思路简单,易于实现,可以用作性能基准,且在很多任务中都表现很好
很多人都提到了这一句,逻辑回归,虽然名字里有“回归”,但逻辑回归实际上是用于解决二分类(binary classification)问题的分类算法。它通过一个逻辑函数(sigmoid函数)将线性回归的输出值映射到一个(0, 1)之间的概率值,从而实现分类任务。
分类和回归是机器学习中两类经典的问题,而逻辑回归虽然叫回归,却是一个用于解决分类问题的算法模型,但确实跟回归有着密切关系——它的分类源于回归拟合的思想。
回归就是发现变量之间的关系,也就是求回归系数,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。经常用回归来预测目标值。回归和 分类同属于监督学习,所不同的是回归的目标变量必须是连续数值型。 logistic 回归的主要思想是根据现有的数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。
来建立特征空间与连续值目标结果之间的关系,也就是说能够解决回归问题,如果想要解决分类问题,如何实现呢?一种办法就是我们对
本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面,详细介绍回归和分类 (Regression And Classification)。
提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难,最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间,其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
鸢尾花数据集是机器学习中一个经典的数据集,它有花瓣和花萼的长和宽,任务是用它们来判断鸢尾花的种类
协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐, 忽视了用户自身特征, 物品自身特征以及上下文信息等,导致生成的结果往往会比较片面。而这次介绍的这个模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型, 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合, 进而生成新的离散特征向量, 再把该特征向量当做LR模型的输入, 来产生最后的预测结果, 该模型能够综合利用用户、物品和上下文等多种不同的特征, 生成较为全面的推荐结果, 在CTR点击率预估场景下使用较为广泛。
举一个简单易懂的例子:将电子邮件分类为“ 垃圾邮件 ”或“ 非垃圾邮件”(二分类的典型特征“非此即彼”,关于二分类,后文会涉及)。
神经元的基本图示,这里x1、x2、x3.....代表特征数据的输入,最后一个1是一个特殊的特征,表示x^0项,对应的就是一个截距b。它们经过加权W•x,这里W,x都是向量,再经过一个函数h(W•x)就得到了一个输出。整个公式如下
二分类结局的两阶段估计方法和连续型结局类似,只是其中第二阶段(X–Y)回归使用对数线性或逻辑回归模型。
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
本文介绍了逻辑回归算法在网络安全领域的应用,包括异常流量识别、网站异常URL识别等,并探讨了如何使用逻辑回归算法解决这些场景中的问题。
在上一节中,我们介绍了GBDT的基本思路,但是没有解决损失函数拟合方法的问题。针对这个问题,大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个CART回归树。第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为
关于临床预测模型的基础知识,小编之前已经写过非常详细的教程,包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。解决分类问题的算法也有很多种,比如:k-近邻算法,使用距离计算来实现分类;决策树,通过构建直观易懂的树来实现分类;朴素贝叶斯,使用概率论构建分类器。这里我们要讲的是Logistic回归,它是一种很常见的用来解决二元分类问题的回归方法,它主要是通过寻找最优参数来正确地分类原始数据。
2 逻辑回归 2.1 从线性回归到逻辑回归 分类问题可以通过 线性回归+阈值 去解决吗? image 分类问题 在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够 image 2.2 逻辑回归决策边界 在逻辑
相比于逻辑回归,在很多情况下,SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作,不过却可以通过核技巧(核函数),使得SVM可以应用于多分类的任务中。
逻辑回归(Logistic Regression) 虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,常用于二分类。逻辑回归因其简单、可并行化、可解释强而受到广泛应用。二分类(也称为逻辑分类)是常见的分类方法,是将一批样本或数据划分到两个类别,例如一次考试,根据成绩可以分为及格、不及格两个类别,如下表所示:
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标,着重介绍多分类问题中的混淆矩阵,将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵,并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。
逻辑回归是线性分类器,其本质是由线性回归通过一定的数学变化而来的。要理解逻辑回归,得先理解线性回归。线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(
二分类的线性分类模型,也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略:极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法,有原始形式和对偶形式。
在机器学习领域,逻辑回归(Logistic Regression, LoR)是一种常用的分类算法。逻辑回归与名字中的"回归"一词有些不同,实质上是一种二分类算法。本文将介绍逻辑回归的基本原理和使用方法。
逻辑回归是简单的广义线性模型,模型的拟合能力很有限,无法学习到特征间交互的非线性信息:一个经典的示例是LR无法正确分类非线性的XOR数据,而通过引入非线性的特征(特征生成),可在更高维特征空间实现XOR线性可分,如下示例代码:
逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法,用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据,基于概率再划定阈值进行分类,而求解概率的过程就是回归的过程。
数据科学竞赛是学习各类算法、深入理解数据科学、提升和挑战自己的绝佳机会,而这些竞赛中有一些常用的模型。
记得刚工作的时候,用的第一个模型就是逻辑回归。虽然从大二(大一暑假参加系里建模培训,感谢老师!)就参加了全国大学生数学建模比赛,直到研究生一直在参加数学建模,也获了大大小小一些奖。
上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的。那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种。
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。
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时,如果一个样本只对应于一个标签,我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布,使用多项逻辑回归(Softmax Regression)来进行分类:
逻辑回归是一种常用的分类算法,尤其适用于二分类问题。本文将介绍逻辑回归的原理、实现步骤以及如何使用Python进行逻辑回归的编程实践。
逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞, +∞],有这么多取值,怎么进行分类呢?不用担心,伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。
整理自Adrew Ng 的 machine learning课程week3 目录: 二分类问题 模型表示 decision boundary 损失函数 多分类问题 过拟合问题和正则化 什么是过拟合 如何解决过拟合 正则化方法 1、二分类问题 什么是二分类问题? 垃圾邮件 / 非垃圾邮件? 诈骗网站 / 非诈骗网站? 恶性肿瘤 / 非恶性肿瘤? 用表达式来表示:$y\in\left \{ 0,1 \right \}$, \begin{Bmatrix} 0& : & nagetive & class\\
,这时衍生的线性模型(式3.14)如下所示,实际上就是相当于将指数曲线投影在一条直线上,如下图所示:
初入机器学习,无论是在书本上,还是在学习平台上,第一个介绍的就是监督学习,那么什么是监督学习呢?监督——顾名思义,把你“看着学习”,说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律,并且按照这种规律进行大量的学习,最后通过该规律进行预测或者分类。
在数学建模中,我们经常会遇到这样的问题:根据xx症状判断是否得病、根据xxx指标判断是否违约。对于这种只包含“是和否”两类的答案的二分类问题,逻辑回归最为适用。
一、Logistic回归简介 image.png image.png 二、Softmax回归 2.1、Softmax回归简介 image.png 2.2、Softmax回归的代价函数 image.png 2.3、Softmax回归的求解 image.png image.png 5、Softmax回归中的参数特点 image.png image.png 5、Softmax与Logistic回归的关系 image.png 6、多分类算法和二分类算法的选择 有人会觉得对于一个多分类问题,可以使用多个二分类来完成
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