sklearn学习之LR算法实践

scikit-learn是python的一个机器学习算法集成模块，功能强大，包含了常见的逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，SVM等常见的机器学习算法。对于日常科研和工作上的处理，基本都可以满足要求。

这里，用最简单的LR算法来做一下分类。算法细节不在文中介绍，大家参考网上资料，太多了。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import stochastic_gradient
from sklearn.metrics import classification_report


# 数据总共8列，第一列是用户id, 2-7列为对应的特征，第8列是label, 0或1
column_names = ['uin', 'gender', 'age', 'play_cnt', 'influence_pv', 'ds2', 'ds3', 'label']
data = pd.read_csv('lr_feature1.csv', names=column_names)

# 打印数据的信息、前十条数据、数据的维度
print(data.info())
print(data.head(10))
print(data.shape)

# 随机采用25%的数据用于测试，剩下的75%的数据用于训练集
# random_state是随机数的种子，不同的种子会造成不同的随机采样结果，相同的种子采样结果相同
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[column_names[1:6]], data[column_names[7]], test_size=0.25)

# 标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0。使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导。
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)
print(pd.DataFrame(X_train).head(10))

# 3.使用逻辑斯蒂回归
lr = LogisticRegression()  # 初始化LogisticRegression
lr.fit(X_train, y_train)  # 使用训练集对测试集进行训练

print('Accuracy of LR Classifier:%f' % lr.score(X_test, y_test))  # 使得逻辑回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果
# print(classification_report(y_test, lr_y_predit, target_names=['high', 'low']))

# 4.使用逻辑斯蒂回归（基于随机梯度下降法SGD）
sgdc = stochastic_gradient.SGDClassifier(max_iter=5)  # 初始化分类器
sgdc.fit(X_train, y_train)
sgdc_y_predit = sgdc.predict(X_test)
sgdc_y_predit_t = sgdc.predict(X_train)
print('Accuarcy of test data of SGD Classifier:', sgdc.score(X_test, y_test))
print(classification_report(y_test, sgdc_y_predit, target_names=['pos', 'neg']))

print('Accuracy of train data of SGD Classifier:', sgdc.score(X_train, y_train))
print(classification_report(y_train, sgdc_y_predit_t, target_names=['pos', 'neg']))

运行结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 574030 entries, 0 to 574029
Data columns (total 8 columns):
uin             574030 non-null int64
gender          574030 non-null int64
age             574030 non-null int64
play_cnt        574030 non-null int64
influence_pv    574030 non-null int64
ds2             574030 non-null int64
ds3             574030 non-null int64
label           574030 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(7)
memory usage: 35.0 MB
None
       uin  gender  age  play_cnt  influence_pv  ds2  ds3  label
0  1889812       2   67         2             0    2    2    0.0
1  1966339       2   69       747           194   15   30    1.0
2  1982539       2   66      1165            40   12   24    1.0
3  2131170       3   78        53           117    3   12    1.0
4  4471700       3   81         2             0    3    4    0.0
5  4921331       3   79      1634           178   15   30    1.0
6  5441180       3   68         0             0    4    4    0.0
7  6144422       2   79       109            25   14   24    1.0
8  6807020       3   72       418            90   11   22    1.0
9  7015648       3   76       144            15    7   18    1.0
(574030, 8)

          0         1         2
0  1.112735 -2.103642  0.710866
1 -0.887578  0.549115  0.210986
2 -0.887578  0.549115 -0.110037
3  1.112735  0.200068 -0.586987
4  1.112735 -0.498026 -0.653484
5 -0.887578 -0.009360  0.309586
6 -0.887578 -0.079170 -0.577815
7 -0.887578  0.967971  0.018372
8 -0.887578  0.269877  0.133023
9  1.112735  0.479305 -0.323289

Accuracy of LR Classifier:0.914088
Accuarcy of test data of SGD Classifier: 0.9194260947124899
              precision    recall  f1-score   support

         pos       0.89      0.94      0.91     63907
         neg       0.95      0.90      0.93     79601

   micro avg       0.92      0.92      0.92    143508
   macro avg       0.92      0.92      0.92    143508
weighted avg       0.92      0.92      0.92    143508

Accuracy of train data of SGD Classifier: 0.9211561778492156
              precision    recall  f1-score   support

         pos       0.89      0.94      0.91    192833
         neg       0.95      0.91      0.93    237689

   micro avg       0.92      0.92      0.92    430522
   macro avg       0.92      0.92      0.92    430522
weighted avg       0.92      0.92      0.92    430522

可以看到，训练集和测试集的准确率和召回率都挺高的，sklearn模块将算法都封装好，只要简单几行代码就可以处理亿级别的样本，这里我们用的特征比较少，前期对缺失值也都做了补0处理，实际有很多特征是没有值的，在训练时需要对空值所特殊处理，舍弃或者填充其他值，这里不再赘述，网上很多资料都有讲。

今天的文章sklearn学习之LR算法实践分享到此就结束了，感谢您的阅读，如果确实帮到您，您可以动动手指转发给其他人。