当前位置：首页 > news >正文

逻辑回归召回率优化方案

news 2025/8/2 9:25:54

在逻辑回归里，准确度、精确率、召回率常作为模型的评估指标，我们介绍一下这三个评估指标基本概念：

真阳性（TP）：模型预测为正例，且实际确实是正例（把垃圾邮件正确判断为垃圾邮件）。
假阳性（FP）：模型预测为正例，但实际是负例（把正常邮件误判为垃圾邮件）。
假阴性（FN）：模型预测为负例，但实际是正例（把垃圾邮件误判为正常邮件）。
真阴性（TN）：模型预测为负例，且实际确实是负例（把正常邮件正确判断为正常邮件）。

1. 准确率（Accuracy）

人话：模型整体判断对的比例，不管是正例还是负例，只要猜对了都算。
公式：

例子：100 封邮件里，模型对了 80 封（不管是垃圾还是正常），准确率就是 80%。

2. 精确率（Precision）

人话：模型说 “是正例” 的那些样本里，真正是正例的比例（少冤枉好人）。
公式：

例子：模型说 10 封是垃圾邮件，其中 8 封真的是，精确率就是 80%（剩下 2 封是正常邮件被误判了）。

3. 召回率（Recall）

人话：所有实际是正例的样本里，被模型成功找出来的比例（别放过坏人）。
公式：

例子：实际有 10 封垃圾邮件，模型只认出了 7 封，召回率就是 70%（剩下 3 封漏网了）。

一句话总结区别：

准确率：整体蒙对的概率；
精确率：说 “是” 的时候，对的概率；
召回率：该 “是” 的东西，被找出来的概率。

在处理实际问题中，我们更关注该 “是” 的东西，被找出来的概率，也就是召回率。

交叉验证

交叉验证的目的

简单说，就是让模型的 “考试成绩” 更可信。

比如你训练了一个模型，只拿一批数据当 “测试卷”，可能这次题目刚好对胃口（得分虚高），也可能刚好不擅长（得分偏低），结果不准。
交叉验证通过 “多次换试卷、取平均分”，过滤掉这种偶然因素，让你更清楚模型的真实水平。

最常用的 K 折交叉验证步骤

分份：把所有数据随机切成 K 等份（比如 K=5，切成 5 小份）；
轮次测试：
- 第 1 轮：用 4 份当 “教材”（训练集），剩下 1 份当 “试卷”（测试集），考完打分；
- 第 2 轮：换另 1 份当 “试卷”，剩下 4 份当 “教材”，再考再打分；
- ... 直到每一份都当过一次 “试卷”（共 K 轮）；
算平均分：把 K 次的分数取平均，就是模型的最终 “成绩单”。

代码实现：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score# 假设x是特征数据，y是标签数据（需要你自己准备）# 定义要尝试的正则化参数C的候选值
c_list = [0.01, 0.1, 1, 10, 100]
scores = []  # 用于存储不同C对应的平均召回率# 遍历每个C值，进行交叉验证
for c in c_list:# 创建逻辑回归模型，使用L2正则化model = LogisticRegression(C=c, penalty='l2', max_iter=1000)# 进行6折交叉验证，评估指标为召回率cv_scores = cross_val_score(model, x, y, cv=6, scoring='recall')# 计算交叉验证的平均召回率mean_recall = sum(cv_scores) / len(cv_scores)scores.append(mean_recall)print(f"C={c} 时的平均召回率: {mean_recall:.4f}")# 找到最优的C值（对应最大的平均召回率）
best_c = c_list[np.argmax(scores)]
print(f"\n最优的正则化参数C是: {best_c}")# 使用最优的C值训练最终模型
best_model = LogisticRegression(C=best_c, penalty='l2', max_iter=1000).fit(x, y)

下采样与过采样

在二分类中，假设我们的数据集中负例有280000条，正例只有500条，正负样本差距太大，输入训练模型，模型会因为正例子的数据量不够，训练出的模型不能更好的识别正类样本，那对于样本的缺陷，我们可以使用下采样与过采样平衡样本的数量。

先进行数标准化与训练集与测试集切分，代码如下

s=StandardScaler()#数据标准化对象
data=pd.read_csv(r"F:\download\creditcard.csv")#pandas导入本地csv文件
data['Amount']= s.fit_transform(data[['Amount']])#将计算后的标准化
data = data.drop(['Time'],axis=1)#删除无用行
x=data.iloc[:,:-1]#获取特征
y=data.iloc[:,-1]#获取标签
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x, y, test_size=0.5,random_state=50)#划分集

下采样

经过上面数据标准化，训练集与测试集切分之后，假设正例子只有300条，那我们从负样本中随机抽取300条，把这两个样本合并得到新的训练集这个，正负样本的数量配合，输入模型，模型就可以更好的学正负特征。代码如下

data=pd.concat([x_train,y_train],axis=1)#训练集的特征与标签连接起来
xx=data[data.iloc[:,-1]==0]#取出标签为0的样本
yy=data[data.iloc[:,-1]==1]#取出标签为1的样本
xx=xx.sample((len(yy)))#在标签为0的样本随机抽样300条
data1=pd.concat([xx,yy])#把两样本结合
x=data1.iloc[:,:-1]#取出特征
y=data1.iloc[:,-1]#取出标签

过采样

当负样本切分之后还有190000条，正样本有300条，过采样就用函数方法把300条拟合成190000

实现样本平衡，使用这个拟合函数要安装imblearn库，实现过采集代码如下。

from imblearn.over_sampling import SMOTEoversampler=SMOTE(random_state=0)#调用imbLearn中的方法创建拟合对象
xx,yy=oversampler.fit_resample(x_train,y_train)#自动检测样本的差距，平衡样本

修改阈值

当通过上面的方法优化后模型的召回率只有0.94，对于我们的项目要求召回率0.96还有点距离，我们可以通过修改阈值的方法去调整召回率，代码如下

gg=np.arange(0.1, 0.9, 0.1)#生成0.1到0.9的概率数组
a=model.predict_proba(x_test)[:, 1]#获取真实值是1，每个样本能预测对的概率
recall_scores = []
for i in gg:y_pre=(a>=i).astype(int)#获取大于数组里概率的新矩阵recall_scores.append(metrics.recall_score(y_test,y_pre))#对真实值与新的预测值计算召回率
print(recall_scores[np.argmax(recall_scores)])#打印召回率最大那阈值

查看全文

http://www.dtcms.com/a/310215.html