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1、概述

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计方法，尽管名称中包含"回归"，但实际上是一种分类算法。它通过将线性回归的输出映射到Sigmoid函数，将预测值转换为概率值（0到1之间），从而进行分类决策。

逻辑回归的核心目标是：
预测一个样本属于某个类别的概率。

2、数学原理和推导

1） 假设函数（sigmoid 函数）

逻辑回归通过将线性回归的结果输入一个S型函数，将结果映射到 0 到 1 的区间：

其中：

hθ(x)​是预测结果（属于类别1的概率）

θ是参数向量（权重）

x 是输入特征向量
当： hθ(x)≥0.5，预测为类别1

hθ(x)<0.5，预测为类别0

3）求解

3、梯度下降法

1）偏导数

我们知道一个多变量函数的偏导数，就是它关于一个变量的导数而保持其他变量恒定，该函数的整个求导

2）梯度

梯度可以定义为一个函数的全部偏导数构成的向量，梯度向量的方向即为函数值增长最快的方向

3）梯度下降法

是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值
步长(学习率):梯度可以确定移动的方向。学习率将决定我们采取步长的大小。不易过小和过大

4、评价方式

混淆矩阵：

真阴性（TN）：非 0 数字被正确预测的数量；
真阳性（TP）：0 被正确预测的数量；
假阴性（FN）：0 被误判为非 0 的数量；
假阳性（FP）：非 0 被误判为 0 的数量

1）准确率

适用于类别平衡的数据集，但对不平衡数据可能产生误导。

2）精确率

适用于需要高置信度正类预测的场景（如垃圾邮件分类）

3）召回率

适用于漏报成本高的场景（如疾病检测）

4）F1值

适用于需要平衡精确率和召回率的场景。

5、欠拟合和过拟合

1）欠拟合

概念：就是模型没有训练好，一般训练的数据较少，会出现这种情况

2）过拟合

概念：模型在训练集表现良好，但在测试集上的表现就不行

原因：

1、训练集上为追求好的效果（包括损失小、准确率高等）

2、模型参数过于复杂

6、正则化惩罚

目的：防止过拟合

概念：Minimize your error while regularizing your parameters.规则化参数的同时最小化误差。【被翻译为正则化】

L1正则（Lasso）：鼓励稀疏解

L2正则（Ridge）：平滑模型参数

# 带正则化项的逻辑回归
LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0，max_iter=100)
参数Penalty：正则化方式，有l1和l2两种。用于指定惩罚项中使用的规范。

参数C：正则化强度。为浮点型数据。正则化系数λ的倒数，float类型，默认为1.0。必须是正浮点型数。像SVM一样，越小的数值表示越强的正则化。

参数max_iter：算法收敛最大迭代次数，int类型，默认为100。仅在正则化优化算法为newtoncg, sag和lbfgs才有用，算法收敛的最大迭代次数。

1）损失函数

逻辑回归使用最大似然估计来求解

其对应的损失函数为：

m：表示样本数量

y^(i)：表示第i个样本的标签

2）正则化惩罚

就是在损失函数的基础上加了

7、交叉验证

在将数据进行标准化以及改变阈值后，得到的召回率不是很高时，我们就可以使用交叉验证，来得到一个最好的C的值

就是将要训练的数据按比例分割成n份，第一次训练1到n-1份，第二次训练1到n-2份加上第n份，一直按规律训练，一直到最后一次训练2到n份

使用cross_val_score可以进行这个操作

例如：

score=cross_val_score(lr,x_train,y_train,cv=10,scoring='recall')

代表正则化惩罚的基础上，训练将x_train,y_train分割成10份，求训练后召回率的平均值