逻辑回归算法梳理

逻辑回归算法梳理
1、逻辑回归与线性回归的联系与区别
区别：逻辑回归预测值返回的离散值，线性回归返回的连续值
联系：
2、 逻辑回归的原理
逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏
3、逻辑回归损失函数推导及优化
4、 正则化与模型评估指标
正则有L1&L2正则，也有综合L1&L2的Elastic
评估指标：
5、逻辑回归的优缺点
优点：
1）速度快，适合二分类问题
2）简单易于理解，直接看到各个特征的权重
3）能容易地更新模型吸收新的数据
缺点：
对数据和场景的适应能力有局限性
6、样本不均衡问题解决办法
方案1：赋予正负例不同权重系数
方案2：可使用bagging方法，重复有放回抽样，训练多个模型，生成一个强学习器做预测
7. sklearn参数
penalty=’l2’, 参数类型：str，可选：‘l1’ or ‘l2’, 默认: ‘l2’。该参数用于确定惩罚项的范数

dual=False, 参数类型：bool,默认：False。双重或原始公式。使用liblinear优化器，双重公式仅实现l2惩罚。

tol=0.0001, 参数类型：float，默认：e-4。停止优化的错误率

C=1.0, 参数类型：float，默认；1。正则化强度的导数，值越小强度越大。

fit_intercept=True, 参数类型：bool，默认：True。确定是否在目标函数中加入偏置。

intercept_scaling=1, 参数类型：float，默认：1。仅在使用“liblinear”且self.fit_intercept设置为True时有用。

class_weight=None, 参数类型：dict，默认：None。根据字典为每一类给予权重，默认都是1.

random_state=None, 参数类型：int，默认：None。在打乱数据时，选用的随机种子。

solver=’warn’, 参数类型：str，可选：{‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’}, 默认：liblinear。选用的优化器。

max_iter=100, 参数类型：int，默认：100。迭代次数。multi_class=’warn’, 参数类型：str，可选：{‘ovr’, ‘multinomial’, ‘auto’}，默认：ovr。如果选择的选项是’ovr’，

那么二进制问题适合每个标签。对于“多项式”，最小化的损失是整个概率分布中的多项式损失拟合，即使数据是二进制的。当solver 　='liblinear’时，'multinomial’不

可用。如果数据是二进制的，或者如果solver =‘liblinear’，‘auto’选择’ovr’，否则选择’multinomial’。

verbose=0, 参数类型：int，默认：0。对于liblinear和lbfgs求解器，将详细设置为任何正数以表示详细程度。

warm_start=False, 参数类型：bool，默认：False。是否使用之前的优化器继续优化。

n_jobs=None，参数类型：bool，默认：None。是否多线程