在 python 中使用 sklearn 对连续数据进行逻辑回归

【问题标题】：Logistic Regression with continuous data using sklearn in python在 python 中使用 sklearn 对连续数据进行逻辑回归
【发布时间】：2020-10-18 00:32:05
【问题描述】：

如何用回归来描述这些点？在示例中 LinearRegression 不符合点的逻辑分布。这 LogisticRegression() from sklearn 只接受二进制数据。我的 y 值从 0 到 1 是连续的。我是否必须转换数据或如何获得合适的模型？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])
b = [0,0,0.01,0.08,0.16,00.28,0.5,0.66,0.8,0.9,0.95,0.99,1,1]
data = pd.DataFrame({'x': a, 'y':b})

LM = LinearRegression()
LM.fit(data[["x"]],data[["y"]])

plt.scatter(a,b)
plt.plot([1,14], LM.predict([[1],[14]]), color = "red")
plt.show() 

LogM = LogisticRegression()
LogM.fit(data[["x"]],data[["y"]])  # doesn't work

线性模型散点图

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib scikit-learn regression

【解决方案1】：

逻辑回归通常用于对标签进行分类，即使它输出 0 到 1 之间的实数。这就是为什么 sklearn 需要 y: 中的二进制数据，以便它可以训练模型。

在你的例子中，你有一个 sigmoid 函数s(x)=1/(1+exp(alpha*x + beta))，你想找到alpha 和beta。我认为最简单的方法是首先转换您的数据：

new_a = a[2:-2]
new_b = np.array(b[2:-2]) # Getting rid of 0 and 1 values
new_b = np.log((1 / new_b) - 1)

现在new_b 是一个数组，其值在alpha*new_a + beta 形式下，因此您可以在其上训练LinearRegression 模型以找到alpha：

model = LinearRegression()
model.fit(new_a.reshape(-1, 1), new_b.reshape(-1, 1))
alpha = model.coef_[0, 0]
beta = l.predict([[0]])[0, 0]

最后，您可以查看测试是否符合您的预期：

predicted = 1 / (1 + np.exp(alpha * a + beta))
plt.figure()
plt.plot(a, b)
plt.plot(a, predicted)
plt.show()

【讨论】：