R 和 scikit-learn 在分类任务中与逻辑回归的比较答案

【问题标题】：Comparison of R and scikit-learn for a classification task with logistic regressionR 和 scikit-learn 在分类任务中与逻辑回归的比较
【发布时间】：2015-10-18 17:54:54
【问题描述】：

我正在执行 James、Witten、Hastie、Tibshirani（2013 年）所著的“An Introduction to Statistical Learning with Applications in R”一书中描述的逻辑回归。

更具体地说，我将二进制分类模型拟合到第 7.8.1 节中描述的 R 包“ISLR”中的“工资”数据集。

预测变量“年龄”（转换为多项式，4 次）与二元分类工资>250 进行拟合。然后根据“真实”值的预测概率绘制年龄。

R中的模型拟合如下：

fit=glm(I(wage>250)~poly(age,4),data=Wage, family=binomial)

agelims=range(age) 
age.grid=seq(from=agelims[1],to=agelims[2])
preds=predict(fit,newdata=list(age=age.grid),se=T)
pfit=exp(preds$fit)/(1+exp(preds$fit))

完整代码（作者网站）：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Chapter%207%20Lab.txt
书中对应情节：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Chapter7/7.1.pdf（右）

我尝试将模型拟合到 scikit-learn 中的相同数据：

poly = PolynomialFeatures(4)
X = poly.fit_transform(df.age.reshape(-1,1))
y = (df.wage > 250).map({False:0, True:1}).as_matrix()
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X,y)

X_test = poly.fit_transform(np.arange(df.age.min(), df.age.max()).reshape(-1,1))
prob = clf.predict_proba(X_test)

然后，我根据年龄范围绘制了“真”值的概率。但结果/情节看起来完全不同。（不是在谈论 CI 波段或地毯图，只是概率图。）我在这里遗漏了什么吗？

【问题讨论】：

标签： r machine-learning scikit-learn logistic-regression

【解决方案1】：

经过更多阅读，我了解到 scikit-learn 实现了正则化逻辑回归模型，而 R 中的 glm 未正则化。 Statsmodels 的 GLM 实现 (python) 是非正则化的，并给出与 R 中相同的结果。

http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.genmod.generalized_linear_model.GLM.html#statsmodels.genmod.generalized_linear_model.GLM

R 包 LiblineaR 类似于 scikit-learn 的逻辑回归（使用“liblinear”求解器时）。

https://cran.r-project.org/web/packages/LiblineaR/

【讨论】：