文章目录
- 环境配置（必看）
- 头文件引用
- 1.逻辑回归
- 1.1 API介绍
- 1.2 代码实现
- 1.3 运行结果
- 2.分类评估方法
- 2.1 精确率(Precision)
- 2.2 召回率(Recall)
- 2.3 F1-score
- 2.4 分类评估报告api
- 2.5 代码工程
- 2.6 运行结果
- 3.ROC曲线与AUC指标
- 3.1 TPR和FPR
- 3.2 ROC曲线
- 3.3 AUC指标
- 3.4 AUC计算API
- 3.5 代码工程
- 3.6 运行结果
- 3.7 小结
- 本章学习资源
环境配置（必看）
Anaconda-创建虚拟环境的手把手教程相关环境配置看此篇文章，本专栏深度学习相关的版本和配置，均按照此篇文章进行安装。
头文件引用
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score
1.逻辑回归
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中
带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。
1.1 API介绍
1.2 代码实现
# 获取数据
breast_data = load_breast_cancer()
# print(f"breast_data.target = \n {breast_data.target}")
# print(f"breast_data.target_names = \n {breast_data.target_names}")
# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(breast_data.data, breast_data.target, test_size=0.2)
# print(x_test.shape)
# 特征工程
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)
# print(f"x_train = \n {x_train}")
# 预估器
estimator = LogisticRegression()
estimator.fit(x_train, y_train)
# 得出模型
print(f"回归系数： {estimator.coef_}")
print(f"偏置： {estimator.intercept_}")
# 模型评估
# 方法1：真实值和预测值做对比
y_predict = estimator.predict(x_train)
# print(f"y_predict = {y_predict}")
# print(f"真实值和预测值做对比 = \n {y_train == y_predict}")
# 方法2：计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print(f"score = {score}")
1.3 运行结果
可以看出准确率：98.24%
2.分类评估方法
2.1 精确率(Precision)
真正例（TP）
伪反例（FN）
伪正例（FP）
真反例（TN）
精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（了解）
2.2 召回率(Recall)
召回率：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查得全，对正样本的区分能力）
2.3 F1-score
F1-score，反映了模型的稳健型
2.4 分类评估报告api
2.5 代码工程
# 获取数据
breast_data = load_breast_cancer()
print(f"breast_data.target = \n {breast_data.target}")
# print(f"breast_data.target_names = \n {breast_data.target_names}")
# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(breast_data.data, breast_data.target, test_size=0.2)
# print(x_test.shape)
# 特征工程
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)
# print(f"x_train = \n {x_train}")
# 预估器
estimator = LogisticRegression()
estimator.fit(x_train, y_train)
# 得出模型
print(f"回归系数： {estimator.coef_}")
print(f"偏置： {estimator.intercept_}")
# 模型评估
# 方法1：真实值和预测值做对比
y_predict = estimator.predict(x_test)
# print(f"y_predict = {y_predict}")
# print(f"真实值和预测值做对比 = \n {y_train == y_predict}")
# 方法2：计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print(f"score = {score}")
# 查看精确率和召回率
report = classification_report(y_test, y_predict, labels=[0, 1], target_names=["阴性", "阳性"])
print(f"report = \n {report}")
2.6 运行结果
precision: 精确率 阴性=0.98 阳性=0.99
recall: 召回率 阴性=0.98 阳性=0.99
F1-score： 稳定性 阴性=0.98 阳性=0.99
support: 样本数量 阴性=44 阳性=70 （测试样本共114个）
关注的是阳性的召回率：0.99
3.ROC曲线与AUC指标
3.1 TPR和FPR
TPR = TP / (TP + FN) 所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例 （召回率）
FPR = FP / (FP + TN) 所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例
3.2 ROC曲线
ROC曲线的横轴就是FPRate，纵轴就是TPRate，当二者相等时，表示的意义则是：对于不论真实类别是1还是0的样本，分类器预测为1的概率是相等的，此时AUC为0.5
3.3 AUC指标
注：ROC的面积就是AUC的指标
AUC的概率意义是随机取一对正负样本，正样本得分大于负样本得分的概率
AUC的范围在[0, 1]之间，并且越接近1越好，越接近0.5属于乱猜
AUC=1，完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。
0.5<AUC<1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。
3.4 AUC计算API
注意：y_true的值要求必须是0或1，如果你的数据不符合要求可以使用
# 如果y_test的特征值是2和4，可以采用下面一行代码转化为0和1
y_true = np.where(y_test > 3, 1, 0)
3.5 代码工程
# 获取数据
breast_data = load_breast_cancer()
print(f"breast_data.target = \n {breast_data.target}")
# print(f"breast_data.target_names = \n {breast_data.target_names}")
# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(breast_data.data, breast_data.target, test_size=0.2)
# print(x_test.shape)
# 特征工程
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)
# print(f"x_train = \n {x_train}")
# 预估器
estimator = LogisticRegression()
estimator.fit(x_train, y_train)
# 得出模型
print(f"回归系数： {estimator.coef_}")
print(f"偏置： {estimator.intercept_}")
# 模型评估
# 方法1：真实值和预测值做对比
y_predict = estimator.predict(x_test)
# print(f"y_predict = {y_predict}")
# print(f"真实值和预测值做对比 = \n {y_train == y_predict}")
# 方法2：计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print(f"score = {score}")
# 查看精确率和召回率
report = classification_report(y_test, y_predict, labels=[0, 1], target_names=["阴性", "阳性"])
print(f"report = \n {report}")
# 查看AUC指标
auc = roc_auc_score(y_test, y_predict)
print(f"auc = {auc}")
3.6 运行结果
可以看出auc = 0.97 接近1，说明这个模型的效果还不错
3.7 小结
AUC只能用来评价二分类
AUC非常适合评价样本不平衡中的分类器性能
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