从 K-Fold CV 中找到 Logistic 回归权重

Question

我有一个包含 36 个特征的数据集，我将所有这些特征用于折叠交叉验证中的逻辑回归算法。我的 K 值为 10。有什么方法可以在 CV 的第 10 倍末尾找到专用于我的所有 36 个特征的权重？这是我的代码：

    labels = df.columns[2:36]

    X = df[labels]
    y = df['target']

    # use train/test split with different random_state values
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=4)

    logreg = LogisticRegression()
    classifier_pre = cross_val_score(logreg, X, y, cv=20, scoring='precision')
    print("Precision:" ,classifier_pre.mean())

Answer 1

首先，python中的索引从0开始，所以写labels = df.columns[2:36]假设你的目标列有索引1，这意味着在人类语言中，它是从左边开始的第二个（循环值，第36列将作为第 0 列返回）。如果您的目标列是从数据框左侧开始的第一列，您应该写labels = df.columns[1:35]

一些函数，包括逻辑回归，已经在 sklearn.linear_model 中实现了 CV 模式。我建议你看看here，在那里你可以了解如何调整和使用它。

你可以试试这样的：

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV

labels = df.columns[1:35] #if indeed your very first column is your target !!

logistic = LogisticRegressionCV(Cs=4, fit_intercept=True, cv=10, verbose =1, random_state=42)
logistic.fit(X, y)
print(logistic.coef_) #weights of each feature
print(logistic.intercept_) #value of intercept

最后一个建议：使用train_test_split 生成的测试集是个好主意，但不要在上面训练你的模型。仅在最后用于评估。这意味着您应该在这里使用X_train 和y_train 拟合您的算法并在X_test 和y_test 上对其进行评估，而不是复制我编写的一小段代码，其中拟合部分在X 和y，如果在 X 和 y 上评估您的模型，这将导致您对准确度的衡量过于乐观...

Answer 2

我明白了。我们可以这样实现：

labels = df.columns[2:35]

X = df[labels]
y = df['target']

kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
logistic = LogisticRegressionCV(Cs=2, fit_intercept=True, cv=kf, verbose =1, random_state=42)
logistic.fit(X_train, y_train)
print("Train Coefficient:" , logistic.coef_) #weights of each feature
print("Train Intercept:" , logistic.intercept_) #value of intercept

这将为在 KFOLD 和 LR 中 CV=10 的给定模型提供系数和截距。