鸢尾花数据集的多类分类

Question

我知道我用一个问题问了很多问题，但这些是我在将Logistic Regression 用于Iris Dataset 时遇到的疑问

这是我在 iris 数据集上使用 LogisticRegression 的代码。

iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state= 81,
                                                           test_size=0.3)
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(x_train, y_train)
pred = logreg.predict(x_test)
accuracy_score(y_test, pred) # this gives accuracy
0.95555

我知道 LogisticRegression 在结果中通过预测 1 或 0 起作用，但对于此 iris 数据集将需要根据指定对 0 or 1 or 2 进行分类。

问）我需要使用 StandardScalar 标准化数据吗？

问）这是如何工作的？我知道LR 通过预测YES 或NO 起作用，但在这里（iris）我们必须预测0 或1 或2

Q) 如果LogisticRegression 也适用于多分类，那么我该如何优化我的上述代码，以便更好地预测我想尝试的其他多类数据集。

Q) 我需要转换我的y_train 还是需要进行任何类型的编码等才能使其工作？

如果有人能帮我解决这些问题，我将不胜感激。任何好的参考也值得赞赏。

Answer 1

我是否需要使用 StandardScalar 标准化数据

一般来说，这称为Features Scaling，简而言之，有不止一个Scaler：

1. StandardScaler：通常是你的首选，非常常用。它通过标准化数据（即居中）工作，将它们带到STD=1 和Mean=0。它会受到异常值的影响，并且仅应在您的数据具有 Gaussian-Like Distribution 时使用。
2. MinMaxScaler：通常用于将所有数据点置于特定范围内（例如 [0-1]）。它受到异常值的影响很大，仅仅是因为它使用了Range。
3. RobustScaler：它对异常值“鲁棒”，因为它根据 quantile range 缩放数据。但是，您应该知道，缩放数据中仍然存在异常值。
4. MaxAbsScaler：主要用于sparse data。
5. Unit Normalization：基本上它为每个样本缩放向量以具有单位范数，与样本的分布无关。

现在，根据经验，我们通常由于以下一个（或多个）原因而对特征进行缩放：

1. 某些算法需要对特征进行缩放，例如神经网络。 （为了避免例如Vanishing Gradient Descent），另一个例子是当我们在SVM中使用RBF Kernel ...等。
2. 功能扩展改进/加速convergence。
3. 当特征在量级、单位和范围（例如 5kg 和 5000gms）上有很大差异时，因为我们不希望算法错误地认为一个特征更重要（即对模型）比另一个。

如您所见，特征缩放与 Y 中的类数无关。

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..但是对于这个 iris 数据集，需要基于 0 或 1 或 2 进行分类 在指定...这是如何工作的？我知道 LR 通过预测 YES 或 NO 起作用 但在这里（iris）我们必须预测 0 或 1 或 2

嗯，与Binary Classification 相比，这称为Multiclass Classification。

这里的基本思想是 Scikit LogisticRegresser 使用 One-vs-Rest (OvR) 方案 -默认情况下- 来解决它（又名 One-vs-All）像这样工作（用我能想到的最简单的话）：

为每个类 i 训练一个逻辑回归分类器，以预测 y = i 的概率。在一个新的输入x 上，进行预测，选择具有最大似然性（即最高假设结果）的类i，换句话说，它将多类分类问题简化为m多个二元分类问题，更多详情请看here。

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如果LogisticRegression 也适用于多重分类，那么 如何优化我的上述代码以更好地预测其他代码 我想尝试的多类数据集。

好吧，你不必做任何优化，你抽象地使用了 Scikit 库，所以它会负责优化，实际上它通过使用 solver em>，求解器之间的比较，看here（我在Stackoverflow上写过一次）。

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我需要转换我的 y_train 还是需要做任何类型的 编码等让它工作？

特别是对于您的情况（即虹膜数据集），答案是否，因为它已经为您准备好了，但是如果因变量中的值 (即Y) 不是数字，那么您应该将它们转换为数字，例如，如果您有4 个类，则用一个数字（例如0、1、2、3）表示每个类。 （example of replacing the 0's and 1's by the words male and female）（你应该做相反的事情，但你从那里得到了这个想法：D）。

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我建议您从一个非常好的参考资料开始，它将消除您的所有疑虑是 Andrew NG 教授的 this 课程。

Answer 2

“我需要使用 StandardScalar 标准化数据吗？”

标准化数据集的目的是为了让模型收敛得更快，就这个问题而言，它被认为是相对简单的，因此标准化不是必需的，你可以这样做

“这是如何工作的？我知道 LR 通过预测 YES 或 NO 来工作，但在这里（iris）我们必须预测 0 或 1 或 2”

基本上为多类回归创建了多个模型，在这种情况下为 3，每个模型将预测每个类的 YES 或 NO，所以基本上你测试所有类的测试时间数据集，以及概率最高的类是然后退还给你

“我需要转换我的 y_train 还是需要进行任何类型的编码等才能使其工作？”

不，您可以按原样传递 y_train 数据

“当我们使用 LogisticRegression 进行多分类时，要使用哪些评分参数。这些评分参数与单类分类有何不同（o 或 1）”

我真的没有得到这个问题，但你应该创建一个这样的逻辑回归模型： logreg = LogisticRegression(C=1e5, solver='lbfgs', multi_class='multinomial')

您的具体应用示例可以在这里找到http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_iris_logistic.html