Logistic Regression 分类算法

Logistic Regression 分类算法

Logistic Regression包含三个部分：回归，线性回归，Logistic方程

1） 回归

Logistic regression是线性回归的一种，线性回归是一种回归。那么回归是虾米呢？
回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。比如已知公式是y=a∗x+b，未知参数是a和b。我们现在有很多真实的(x,y)数据（训练样本），回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。估计的方法大家可以简单的理解为，在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。（当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的）
注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。而现实生活中哪里有已知的公式啊（G=m*g 也是牛顿被苹果砸了脑袋之后碰巧想出来的不是？哈哈），因此回归中的公式基本都是数据分析人员通过看大量数据后猜测的（其实大多数是拍脑袋想出来的，嗯...）。根据这些公式的不同，回归分为线性回归和非线性回归。线性回归中公式都是“一次”的（一元一次方程，二元一次方程...），而非线性则可以有各种形式（N元N次方程，log方程 等等）。具体的例子在线性回归中介绍吧。

2）线性回归

直接来一个最简单的一元变量的例子：假设要找一个y和x之间的规律，其中x是鞋子价钱，y是鞋子的销售量。（为什么要找这个规律呢？这样的话可以帮助定价来赚更多的钱嘛，小学的应用题经常做的呵呵）。已知一些往年的销售数据（x0,y0), (x1, y1), ... (xn, yn)做样本集, 并假设它们满足线性关系：y = ax + b （其中a,b的具体取值还不确定），线性回归即根据往年数据找出最佳的a, b取值，使 y = a x + b 在所有样本集上误差最小。
也许你会觉得---晕！这么简单! 这需要哪门子的回归呀！我自己在草纸上画个xy坐标系，点几个点就能画出来！（好吧，我承认我们初中时都被这样的画图题折磨过）。事实上一元变量的确很直观，但如果是多元就难以直观的看出来了。比如说除了鞋子的价格外，鞋子的质量，广告的投入，店铺所在街区的人流量都会影响销量，我们想得到这样的公式：sell = ax + by + cz + dzz + e。这个时候画图就画不出来了，规律也十分难找，那么交给线性回归去做就好。（线性回归具体是怎么做的并不重要，对程序员来说，我们就把它当成一条程序命令就好。若看完本文还想了解更多，求解方法可见本文末尾的注1）。这就是线性回归算法的价值。
需要注意的是，这里线性回归能过获得好效果的前提是y = a*x + b 至少从总体上是有道理的（因为我们认为鞋子越贵，卖的数量越少，越便宜卖的越多。另外鞋子质量、广告投入、客流量等都有类似规律）；但并不是所有类型的变量都适合用线性回归，比如说x不是鞋子的价格，而是鞋子的尺码），那么无论回归出什么样的（a,b），错误率都会极高（因为事实上尺码太大或尺码太小都会减少销量）。总之：如果我们的公式假设是错的，任何回归都得不到好结果。

3）Logistic方程

Logistic方程(也叫sigmoid函数）即：

上面我们的sell是一个具体的实数值，然而很多情况下，我们需要回归产生一个类似概率值的0~1之间的数值（比如某一双鞋子今天能否卖出去？或者某一个广告能否被用户点击? 我们希望得到这个数值来帮助决策鞋子上不上架，以及广告展不展示）。这个数值必须是0~1之间，但sell显然不满足这个区间要求。于是引入了Logistic方程，来做归一化。这里再次说明，该数值并不是数学中定义的概率值。那么既然得到的并不是概率值，为什么我们还要费这个劲把数值归一化为0~1之间呢？归一化的好处在于数值具备可比性和收敛的边界，这样当你在其上继续运算时（比如你不仅仅是关心鞋子的销量，而是要对鞋子卖出的可能、当地治安情况、当地运输成本 等多个要素之间加权求和，用综合的加和结果决策是否在此地开鞋店时），归一化能够保证此次得到的结果不会因为边界 太大/太小 导致 覆盖其他feature 或 被其他feature覆盖。（举个极端的例子，如果鞋子销量最低为100，但最好时能卖无限多个，而当地治安状况是用0~1之间的数值表述的，如果两者直接求和治安状况就完全被忽略了）这是用logistic回归而非直接线性回归的主要原因。到了这里，也许你已经开始意识到，没错，Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归，仅此而已。

至于所以用logistic而不用其它，是因为这种归一化的方法往往比较合理（人家都说自己叫logistic了嘛 呵呵），能够打压过大和过小的结果（往往是噪音），以保证主流的结果不至于被忽视。具体的公式及图形见本文的一、官方定义部分。其中f(X)就是我们上面例子中的sell的实数值了，而y就是得到的0~1之间的卖出可能性数值了。（本段 “可能性” 并非 “概率” ，感谢zjtchow同学在回复中指出）

总的来说

逻辑回归，是将所有特征经过sigmoid归一化处理，再用梯度下降法，求线性方程的解

参考

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673
http://hi.baidu.com/hehehehello/item/40025c33d7d9b7b9633aff87