《机器学习实战》Logisic回归算法（2）之从疝气病症预测病马的死亡率

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《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法

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github 源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Python

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关于回归算法的分析与scikit-learn代码分析实现请参考：点击阅读 

关于回归算法的理论分析和python代码实现请参考：点击阅读  本篇主要是使用 《机器学习实战》Logistic回归算法（1）构建的模型代码进行案例实战

使用logistic回归估计马疝气病的死亡率的步骤

1、收集数据：给定数据文件

2、准备数据：用Python解析文本文件并填充空缺值

3、分析数据：可视化并观察数据

4、训练算法：使用优化算法，找到最佳回归系数

5、测试算法：为了量化回归的效果，需要观察错误率，根据错误率决定是否退回到训练阶段，通过改变迭代的次数和步长等参数来得到更好的回归系数

6、使用算法：

针对数据预处理的一些问题和解决办法

自动填入缺失值的三种策略

1：使用一个全局常量填充缺失值，将缺失的属性值用同一个常熟代替

2：使用与给定记录属于同一类的所有样本的均值和众数填充默认值，加入某数据集的一条属于a类的记录在A属性下存在缺失值，那么可以用该属性上属于a类的全部记录的平均值来代替该缺失值

3：用可能值来代替缺失值，可以用回归，基于推理的工具或者决策树归纳确定，加入利用数据集中其他顾客的属性，可以构造一颗决策树来预测相同属性的缺失值

噪声数据的平滑方法

1：分箱，通过考察邻居来平滑有序数据的值

     平均值平滑，中值平滑，边界平滑

2：聚类，将类似的值组织成群或者簇，离群点可以被检测，通过删除离群点来平滑数据

3：回归，通过回归方法（线性回归，非线性回归）让数据适合一个函数来平滑数据

数据规范化三种方法

1：最小-最大规范化

    value = （当前值 - min）/（max - min）

2：z-score规范化

    (1)：计算求得平均值avg，标准差t

    (2)：规范化，value=（当前值 - avg）/t

3：小数定标规范化

    通过移动属性f的小数点位置进行规范化，小数点移动位数依赖于f的最大绝对值

数据离散化

1：监督离散化   离散化过程中使用类别信息

    基于熵的离散化方法，采用自定向下的分裂技术，在计算和确定分裂点时利用类分布信息

2：非监督；离散化   离散化过程中没有使用类别信息

    (1)等宽离散化：将属性的值域划分成相同宽度的区间，区间的个数由用户指定，存在的问题是实例分布非常不均匀

    (2)等频离散化：将相同数量的对象放进每个区间，区间个数由用户指定

        等频方法的一种变体是近似等频离散化方法，其基本思想是基于数据近似服从正太分布的假设，对连续数据进行离散化

    (3)基于聚类的离散化方法

本实例采用的处理缺失值得办法是，过滤掉label为空的数据，同时将数据中除了类别标签之外的所有空值填充0，且所用数据为处理后的数据（点击下载训练数据集 测试数据集），下面看代码

#coding:utf-8'''Created on 2016/4/25@author: Gamer Think'''import LogisticRegession as lrfrom numpy import *#二分类问题进行分类def classifyVector(inX,weights):    prob = lr.sigmoid(sum(inX * weights))    if prob>0.5:        return 1.0    else:        return 0.0#训练和测试def colicTest():    frTrain = open('horseColicTraining.txt'); frTest = open('horseColicTest.txt')    trainingSet = []; trainingLabels = []    #训练回归模型    for line in frTrain.readlines():        currLine = line.strip().split('\t')        lineArr =[]        for i in range(21):            lineArr.append(float(currLine[i]))        trainingSet.append(lineArr)        trainingLabels.append(float(currLine[21]))    trainWeights = lr.stocGradAscent1(array(trainingSet), trainingLabels, 1000)    errorCount = 0; numTestVec = 0.0    #测试回归模型    for line in frTest.readlines():        numTestVec += 1.0        currLine = line.strip().split('\t')        lineArr =[]        for i in range(21):            lineArr.append(float(currLine[i]))        if int(classifyVector(array(lineArr), trainWeights))!= int(currLine[21]):            errorCount += 1    errorRate = (float(errorCount)/numTestVec)    print "the error rate of this test is: %f" % errorRate    return errorRate    def multiTest():    numTests = 10    errorSum = 0.0    for k in range(numTests):        errorSum += colicTest()    print "after %d iterations the average error rate is: %f" % (numTests,errorSum/float(numTests))if __name__=="__main__":    multiTest()  

代码解读：

colicTest()：打开测试集和训练集，并对数据进行格式化处理，并调用stocGradAscent1()函数进行回归系数的计算，设置迭代次数为500，这里可以自行设定，在系数计算完之后，导入测试集并计算分类错误率。整体看来，colictest()函数具有完全独立的功能，多次运行的结果可能稍有不同，这是因为其中包含有随机的成分在里边，如果计算的回归系数是完全收敛，那么结果才是确定的

multiTest()：调用 colicTest() 10次并求结果的平均值

运行结果如下图：