【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯迴歸

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯迴歸

在上一篇算法中，線性迴歸其實是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯迴歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這能夠用來處理一些分類的問題。

logistic函數

咱們可能會遇到一些分類問題，例如想要劃分 鳶尾花 的種類，嘗試基於一些特徵來判斷鳶尾花的品種，或者判斷上一篇文章中的房子，在6個月以後可否被賣掉，答案是 是 或者 否，或者一封郵件是不是垃圾郵件。因此這裏是 \(x\) ，這裏是 \(y\) 在一個分類問題中，\(y\) 只能取兩個值0和1，這就是一個二元分類的問題，以下所示：

可使用線性迴歸對以上數值進行劃分，能夠擬合出以下那麼一條線，用 \(y=0.5\) 做爲臨界點，若是 \(x\) 在這個臨界點的右側，那麼 \(y\) 的值就是1，若是在臨界點的左側，那麼 \(y\) 的值就是0，因此確實會有一些人會這麼作，用線性迴歸解決分類問題：

線性迴歸解決分類問題，有時候它的效果很好，可是一般用線性迴歸解決像這樣的分類問題會是一個很糟糕的主意，加入存在一個額外的訓練樣本 \(x=12\)，若是如今對這個訓練集合作線性擬合，那麼可能擬合出來那麼一條直線：

這時候\(y\)的臨界點估計已經不太合適了，能夠知道線性迴歸對於分類問題來講，不是一個很好的方法。

假設 \(h_\theta(x) \in [0,1]\)，當若是已知 \(y\in \{0,1\}\)，那麼至少應該讓假設 \(h_\theta(x)\) 預測出來的值不會比1大太多，也不會比0小太多，因此通常不會選擇線性函數做爲假設，而是會選擇一些稍微不一樣的函數圖像：

\[ g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \]

\[ h_\theta(x)=g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} \]

\(g(z)\) 被稱爲 sigmoid函數 ，也一般被稱爲 logistic函數，它的函數圖像是：

當 \(z\) 變得很是小的時候，\(g(x)\) 會趨向於0，當\(z\)變得很是大的時候，\(g(x)\) 會趨向於1，它和縱軸相較於0.5。

邏輯迴歸

那麼咱們的假設\(h_\theta(x)\) 要嘗試估計 \(y\in \{0,1\}\) 的機率，即：

\[ P(y=1|x;\theta)=h_\theta(x) \]

\[ P(y=0|x;\theta)=1-h_\theta(x) \]

以上能夠把兩個公式合併簡寫爲（若是\(y=1\)那麼公式爲\(h_\theta(x)\)；若是\(y=0\)那麼公式爲\(1-h_\theta(x)\)）：

\[ P(y|x;\theta)=(h_\theta(x))^y(1-h_\theta(x))^{1-y} \]

若是對《機率論和數理統計》學得好的人不難看出，以上函數其實就是 伯努利分佈 的函數。

對於每個假設值\(h_\theta(x)\)，爲了使每一次假設值更準確，即當 \(y=1\) 時估計函數 \(P(y=1|x;\theta)=h_\theta(x)\) 趨向於1，當\(y=0\) 時估計函數 \(P(y=0|x;\theta)=1-h_\theta(x)\) 趨向於0。則對於每個\((x_i,y_i)\)，參數 \(\theta\) 的似然估計 \(L(\theta)\)爲：

\[ \begin{split} L(\theta)&=P(\vec{y}|X;\theta) \\ &=\prod_{i=1}^mP(y^{(i)}|x^{(i)};\theta) \\ &=\prod_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}))^{y^{(i)}}(1-h_\theta(x^{(i)}))^{1-{y^{(i)}}} \end{split} \]

若是每個\((x_i,y_i)\)都準確，即 \(P(y|x;\theta)\) 趨向於1，則應該使似然估計 \(L(\theta)\) 最大化，也就是轉化成熟悉的問題：求解 \(L(\theta)\) 的極大似然估計。

爲了調整參數 \(\theta\) 使似然估計 \(L(\theta)\) 最大化，推導以下（取 \(log\) 是爲了去掉疊乘方便計算）：

\[ \begin{split} l(\theta)&=logL(\theta) \\ &=\sum_{i=1}^m{y^{(i)}logh(x^{(i)})+(1-y^{(i)})log(1-h(x^{(i)}))} \end{split} \]

爲了使這個函數最大，一樣可使用前面學習過的梯度降低算法使對數似然估計最大化。以前學習的是要使偏差和 最小化，因此梯度降低的公式爲：

\[ \theta:=\theta-\alpha\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta}=>\theta:=\theta-\alpha\nabla_\theta J(\theta) \]

而本次爲了求解似然估計最大化，使用的是梯度上升：

\[ \theta:=\theta+\alpha\nabla_\theta l(\theta)=>\theta:=\theta+\alpha\frac{\partial l(\theta)}{\partial\theta} \]

對數似然性是和 \(\theta\) 有關，一樣的爲了計算 梯度上升 最快的方向，要對上述公式求偏導獲得極值，便是上升最快的方向：

\[ \begin{split} \frac{\partial l(\theta)}{\partial\theta_j}&=(y\frac{1}{g(\theta^Tx)}-(1-y)\frac{1}{1-g(\theta^Tx)})\frac{\partial}{\partial\theta_j}g(\theta^Tx) \\ &=(y\frac{1}{g(\theta^Tx)}-(1-y)\frac{1}{1-g(\theta^Tx)})g(\theta^Tx)(1-g(\theta^Tx))\frac{\partial}{\partial\theta_j}\theta^Tx \\ &=(y(1-g(\theta^Tx))-(1-y)g(\theta^Tx))x_j \\ &=(y-g(\theta^Tx))x_j \\ &=(y-h_{\theta}(x))x_j \end{split} \]

則對於 m 個樣本，則有：

\[ \frac{\partial l(\theta)}{\partial\theta_j}=\sum_{i=1}^m{(y-h_{\theta}(x))x_j} \]

\[ \theta_j:=\theta_j+\sum_{i=1}^m{(y^{(i)}-h_{\theta}(x^{(i)}))x^{(i)}_j} \]

因此總結來講：

邏輯迴歸假設數據服從伯努利分佈，經過極大化似然函數的方法，運用梯度降低來求解參數，來達到將數據二分類的目的。

鳶尾花分類

爲了劃分 鳶尾花 的種類，嘗試基於一些特徵來判斷鳶尾花的品種，選取100條鳶尾花數據集以下所示：

花萼長度（單位cm）	花萼寬度（單位cm）	種類
5.1	3.5	0
4.9	3.0	0
4.7	3.2	0
7.0	3.2	1
6.4	3.2	1
...	...	...

其中：

種類	含義
0	山鳶尾（setosa）
1	變色鳶尾（versicolor）
2	維吉尼亞鳶尾（virginica）

數據集的圖像分佈爲：

計算損失函數：

# 損失函數
def computeCost(theta, X, y):
    theta = np.matrix(theta)
    X = np.matrix(X)
    y = np.matrix(y)
    first = np.multiply(-y, np.log(sigmoid(X * theta.T)))
    second = np.multiply((1 - y), np.log(1 - sigmoid(X * theta.T)))
    return np.sum(first - second) / (len(X))

梯度降低函數爲：

# 梯度降低
def gradient(theta, X, y):
    theta = np.matrix(theta)
    X = np.matrix(X)
    y = np.matrix(y)

    parameters = int(theta.ravel().shape[1])
    grad = np.zeros(parameters)

    error = sigmoid(X * theta.T) - y

    for i in range(parameters):
        term = np.multiply(error, X[:, i])
        grad[i] = np.sum(term) / len(X)

    return grad

最終預測準確率爲：

accuracy = 99%

結果分類的圖像爲：

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