逻辑回归之参数选择：从理论到实践
在机器学习的广阔领域中，逻辑回归作为一种经典的有监督学习算法，常用于解决分类问题。它以其简单易懂的原理和高效的计算性能，在实际应用中备受青睐。然而，要充分发挥逻辑回归的优势，参数选择是关键环节。本文将结合信用卡欺诈检测的实际案例代码，深入探讨逻辑回归参数选择的方法与技巧。
一、逻辑回归概述
逻辑回归虽然名字中带有“回归”，但它是一种用于处理二分类或多分类问题的算法。其核心思想是通过构建一个线性模型，将输入特征进行线性组合，再利用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，以此来判断样本属于某一类别的可能性。例如，在信用卡欺诈检测中，我们可以根据交易金额、时间等特征，预测该笔交易是否为欺诈行为。
二、案例背景与数据处理
在上述代码中，使用了信用卡交易数据集creditcard.csv。在进行逻辑回归建模之前，数据预处理是必不可少的步骤。
- 数据标准化：对
Amount列进行Z标准化，即通过StandardScaler将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。这一步骤可以消除不同特征之间量纲的影响，加速模型的收敛速度。代码如下：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
a = data[['Amount']]
data['Amount'] = scaler.fit_transform(data[['Amount']])
- 特征选择与数据划分：删除对模型影响较小的
Time列，并将数据集划分为训练集和测试集。这里采用train_test_split函数，将30%的数据作为测试集，70%的数据作为训练集，同时设置random_state固定随机种子，以保证实验结果的可重复性。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop('Class',axis=1)
y = data.Class
x_train,x_test,y_train,y_test =\
train_test_split(X,y,test_size = 0.3,random_state = 0)
三、逻辑回归关键参数介绍
在逻辑回归模型LogisticRegression中，有几个关键参数对模型性能有着重要影响。
- C参数：C是正则化强度的倒数，它控制模型对训练数据的拟合程度。C值越大，正则化强度越弱，模型越倾向于拟合训练数据，容易出现过拟合现象；C值越小，正则化强度越强，模型的泛化能力越强，但可能会导致欠拟合。在实际应用中，需要通过合适的方法来选择最优的C值。
- penalty参数：该参数用于指定正则化的类型，常见的有
'l1'和'l2'。'l1'正则化会使部分系数变为0，从而起到特征选择的作用；'l2'正则化则是对所有系数进行约束，使系数更加平滑。在上述代码中，使用的是'l2'正则化。 - solver参数：该参数用于指定求解器的类型，不同的求解器适用于不同的数据规模和问题特点。例如，
'lbfgs'适用于大多数情况，尤其是数据量较大时；'liblinear'则适用于小数据集。
四、参数选择方法——交叉验证
为了选择最优的C参数，代码中采用了交叉验证的方法。交叉验证是一种评估模型性能和选择参数的有效技术，它将训练数据划分为多个子集，通过多次训练和验证，得到模型在不同数据子集上的性能指标，最终取平均值作为模型的评估结果。
- 具体实现：在代码中，定义了一个
c_param_range列表，包含了多个候选的C值。然后，通过循环将每个C值传入LogisticRegression模型，并使用cross_val_score函数进行8折交叉验证，计算模型的召回率（scoring ='recall'）。召回率是衡量模型在正样本识别能力的重要指标，在信用卡欺诈检测中，较高的召回率意味着能够尽可能多地识别出欺诈交易。
scores = []
c_param_range =[0.01,0.1,1,10,100]
for i in c_param_range:lr = LogisticRegression(C = i, penalty='l2', solver='lbfgs', max_iter=1000)score = cross_val_score(lr, x_train, y_train, cv = 8, scoring ='recall')score_mean = sum(score) / len(score)scores.append(score_mean)print(score_mean)
- 选择最优参数：通过
np.argmax(scores)找到scores列表中最大值对应的索引，从而确定最优的C参数。使用最优C参数重新构建逻辑回归模型，以期望在测试集上获得更好的性能。
best_c = c_param_range[np.argmax(scores)]
lr = LogisticRegression(C = best_c,penalty = 'l2',max_iter = 1000)
lr.fit(x_train, y_train)
五、模型评估与结果分析
为了评估模型的性能，代码中使用了混淆矩阵和分类报告。
- 混淆矩阵：通过
cm_plot函数绘制混淆矩阵，它直观地展示了模型在不同类别上的预测情况。例如，矩阵的对角线元素表示预测正确的样本数量，非对角线元素表示预测错误的样本数量。通过分析混淆矩阵，可以深入了解模型的错误类型，为进一步优化模型提供依据。
train_predicted =lr.predict(x_train)
print(metrics.classification_report(y_train, train_predicted))
cm_plot(y_train,train_predicted).show()test_predicted = lr.predict(x_test)
print(metrics.classification_report(y_test, test_predicted))
cm_plot(y_test,test_predicted).show()
- 分类报告：
classification_report函数生成的分类报告提供了精确率、召回率和F1值等关键指标，这些指标从不同角度评估了模型的性能。通过对比训练集和测试集上的分类报告，可以判断模型是否存在过拟合现象。
六、运行结果
七、总结与展望
逻辑回归的参数选择直接影响模型的性能和泛化能力。通过交叉验证等方法，可以有效地找到最优参数，提高模型的预测准确性。在实际应用中，还可以结合更多的参数调整和模型优化技巧，如特征工程、调整正则化类型等，进一步提升逻辑回归模型的效果。随着机器学习技术的不断发展，逻辑回归也在与其他算法融合，发挥着更大的作用。未来，我们可以探索更多的参数选择方法和模型优化策略，以适应更加复杂和多样化的应用场景。