吴恩达机器学习——逻辑回归与正则化

人工智能

2024-01-06 06:57:28

逻辑回归与正则化：机器学习的两大基石

简介

在机器学习的浩瀚世界中，逻辑回归和正则化占据着举足轻重的地位。它们是机器学习算法库中的两颗璀璨明珠，在解决各种实际问题中发挥着至关重要的作用。从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统，它们的存在帮助机器学习模型突破极限，实现前所未有的性能。

逻辑回归：将数据映射到类别

想象一下一个任务：根据一组特征（如年龄、性别和收入），预测某人是否会购买特定产品。这就是逻辑回归算法大显身手的地方。它将输入数据（特征）映射到输出类别（购买或不购买），本质上是一个二分类器。

逻辑回归采用线性函数作为其模型，其中输入数据是自变量，输出类别是因变量。通过训练数据，算法确定线性函数的系数，从而创建一个决策边界，将数据点分为两类。

正则化：防止过拟合

机器学习模型就像海绵，它们不断地吸收数据，从中学习。然而，这种对数据的贪婪有时会带来一个问题，称为过拟合。过拟合发生在模型在训练数据上表现出色，但在新数据上却表现不佳时。就像一个死记硬背的学生，模型会记住训练集中的每一个细节，而不是学习背后的规律。

正则化通过惩罚模型的复杂性来解决过拟合问题。它通过在模型损失函数中添加一个额外项来实现这一点，该项项衡量模型权重（控制模型决策边界的系数）的大小。通过增加正则化参数，模型将倾向于更简单的解决方案，从而减少过拟合的风险。

逻辑回归与正则化联手出击

逻辑回归和正则化就像一对黄金搭档，携手共创机器学习奇迹。逻辑回归提供了一个简单的分类框架，而正则化则防止模型过于复杂，从而导致过拟合。

代码示例

让我们用 Python 代码示例来了解逻辑回归和正则化在实践中的应用：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备特征和标签
X = data[['age', 'gender', 'income']]
y = data['purchased']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression(C=1.0)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print('准确率：', model.score(X_test, y_test))