数学建模暑期集训11：逻辑回归(Logistic Regression)处理二分类问题

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数学建模暑期集训11：逻辑回归(Logistic Regression)处理二分类问题

在数学建模中，我们经常会遇到这样的问题：根据xx症状判断是否得病、根据xxx指标判断是否违约。对于这种只包含“是和否”两类的答案的二分类问题，逻辑回归最为适用。

1.逻辑回归是什么

逻辑回归是机器学习基本算法之一，可以看作特殊的一般回归。
通过线性回归，一般可以得到这样的表达式：

这个y值可以理解为“y=1”发生的概率。
然而，概率一般都是处于[0,1]之间，因此，需要一个函数将这个值映射到[0,1]这个范围内。
这个函数通常选用Sigmoid函数：

2.逻辑回归的求解

求解逻辑回归，可以用极大似然估计或者梯度下降法。

这里有些难理解，先放着，下面用SPSS来实操。

3.SPSS求解逻辑回归问题

3.1原始数据

二分类问题：基于长、宽等信息区分苹果和橘子。

3.2开始分析

按照图中步骤即可。

3.3查看结果

分类表即混淆矩阵，斜对角线是分对的数量，右下角76.3是平均的正确率。
可以发现，该方法的正确率并不是非常高。
方程中的具体数值可以根据下表查看：

3.4定性变量的处理

很多情况下，变量没有数值。比如分类的结果是apple&orange，可以通过创建虚变量来自动置0或置1。

3.5增加平方项提高正确率

通过上面的操作可以引入新的平方变量，比如 m a s s mass mass作为自变量1， m a s s 2 mass^2 mass2作为自变量2，这样可以显著提高准确率，不过本质上是过拟合。
过拟合，机器学习上的概念。（在训练集上表现好，测试集上表现差）

如上图所示，过拟合即绿色的线，把原本数据中的一些偏差也强制学习进去，导致效果变差。

3.6过拟合的改进

防止过拟合的发生，将数据分成训练集和测试集。（这就和机器学习非常类似了）
这种方法存在偶然性，并非万能之策，使用时应根据数据综合考虑。