Логистическая регрессия

Логистическая регрессия (англ. logistic regression) — метод построения линейного классификатора, позволяющий оценивать апостериорные вероятности принадлежности объектов классам.

Описание

Логистическая регрессия применяется для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Для этого вводится зависимая переменная $y$, принимающая значения $0$ и $1$ и множество независимых переменных [math]x_1, ... x_n[/math] на основе значений которых требуется вычислить вероятность принятия того или иного значения зависимой переменной.

Итак, пусть объекты задаются $n$ числовыми признаками $f_j : X \to R, j = 1 ... n$ и пространство признаковых описаний в таком случае $X = R^n$. Пусть $Y$ — конечное множество меток классов и задана обучающая выборка пар «объект-ответ» [math]X^m = \{(x_1,y_1),\dots,(x_m,y_m)\}.[/math]

Рассмотрим случай двух классов: $Y = \{-1, +1\}$. В логистической регрессии строится линейный алгоритм классификации $a: X \to Y$ вида

[math]a(x, w) = \mathrm{sign}\left(\sum\limits_{j=1}^n w_j f_j(x) - w_0 \right)=\mathrm{sign}\left\lt x, w\right\gt [/math],

где $w_j$ $-$ вес $j$-го признака, $w_0$ $-$ порог принятия решения, $w=\left(w_0, ..., w_n\right)$ $-$ вектор весов, $\left<x, w\right>$ $-$ скалярное произведение признакового описания объекта на вектор весов. Предполагается, что искусственно введён нулевой признак: $f_{0}(x)=-1$.

Задача обучения линейного классификатора заключается в том, чтобы по выборке $X^m$ настроить вектор весов $w$. В логистической регрессии для этого решается задача минимизации эмпирического риска с функцией потерь специального вида: [math]Q(w) = \sum\limits_{i=1}^m \ln\left( 1 + \exp( -y_i \langle x_i,w \rangle ) \right) \to \min_{w}[/math],

После того, как решение $w$ найдено, становится возможным не только вычислять классификацию $a(x) = \mathrm{sign}\langle x,w \rangle$ для произвольного объекта $x$, но и оценивать апостериорные вероятности его принадлежности классам:

[math]\mathbb{P}\{y|x\} = \sigma\left( y \langle x,w \rangle\right),\;\; y\in Y[/math],

где $\sigma(z) = \frac1{1+e^{-z}}$ — сигмоидная функция.

Обоснование

С точки зрения байесовского классификатора^{[на 28.01.19 не создан]}

Наиболее строгое обоснование логистической регрессии опирается на следующую теорему

Теорема:

Пусть выборка прецедентов $\mathrm{X}^l=\{\left(x_1, y_1\right), ... ,\left(x_l, y_l\right)\}$ получена согласно вероятностному распределению с плотностью [math]p\left(x, y\right)=\mathrm{P}_yp_y\left(x\right)=\mathrm{P}\left(y|x\right)p\left(x\right)[/math] где $\mathrm{P}_y$ — априорные вероятности, $p_y(x)$ $-$ функции правдоподобия, принадлежащие экспонентному семейству плотностей (т.е. $p_y(x) = \exp \left( \langle\theta,x\rangle \cdot a(\delta) + b(\delta,\theta) + d(x,\delta) \right)$, где $a, b, d$ $-$ произвольные функции); функции правдоподобия имеют равные знаения параметра разброса $\delta$ и отличаются только значениями параметра сдвига $\theta_y$; среди признаков есть константа, скажем, $f_0(x) = -1$; Тогда линейный классификатор является оптимальным байесовским классификатором; апостериорные вероятности классов оценивается по формуле [math]\mathbb{P}\{y|x\} = \sigma\left( y \langle x,w \rangle\right),\;\; y\in Y[/math].

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Напомним, что оптимальный байесовский классификатор для двух классов выглядит следущим образом: [math]a\left(x\right)= \mathrm{sign}\left(\lambda_+\mathrm{P}\left(+1|x\right)-\lambda_-\mathrm{P}\left(-1|x\right)\right)= \mathrm{sign}\left(\frac{\mathrm{P}\left(+1|x\right)}{\mathrm{P}\left(-1|x\right)}-\frac{\lambda_-}{\lambda_+}\right)[/math], Рассмотрим отношение апостериорных вероятностей классов [math]\frac{\mathrm{P}\left(+1|x\right)}{\mathrm{P}\left(-1|x\right)} = \frac{\mathrm{P_+}p_+(x)}{\mathrm{P}_-p_-(x)}[/math], и распишем функции правдоподобия, используя экспонентную формулу с параметрами $\theta_y$ и $\delta$: [math]\frac{\mathrm{P_+}p_+(x)}{\mathrm{P}_-p_-(x)} = \exp\left(\langle\left(c_+(\delta)\theta_+-c_-(\delta)\theta_-\right), x\rangle+b_+(\delta, \theta_+)-b_-(\delta, \theta_-) + \ln\frac{\mathrm{P}_+}{\mathrm{P}_-}\right)[/math], Рассмотрим получившуюся под экспонентой сумму: $\langle\left(c_+(\delta)\theta_+-c_-(\delta)\theta_-\right), x\rangle = \langle w, x\rangle$. Вектор $w$ не зависит от $x$ и является вектором свободных коэффициентов(весов) при константных признаках; $b_+(\delta, \theta_+)-b_-(\delta, \theta_-) + \ln\frac{\mathrm{P}_+}{\mathrm{P}_-} = \mathrm{const}\left(x\right)$. Можно считать данные слагаемые аддитивной добавкой к коэффициенту при признаке. Но так как свободные коэффициенты настраиваются по обучающей выборке, вычислять эту добавку не имеет смысла и ее можно включить в $\langle w, x\rangle$. Таким образом, [math]\frac{\mathrm{P}\left(+1|x\right)}{\mathrm{P}\left(-1|x\right)} = \mathrm{e}^{\langle w, x\rangle}[/math], Разделяющая поверхность в байесовском решающем правиле определяется уравнением [math]\lambda_- \mathrm{P}\left(-1|x\right) = \lambda_+ \mathrm{P}\left(+1|x\right)[/math], которое равносильно [math]\langle w, x\rangle - \ln\frac{\lambda_-}{\lambda_+} = 0[/math], Следовательно, разделяющая поверхность линейна и первый пункт теоремы доказан. Используя формулу полной вероятности получаем следующее равенство [math]\mathrm{P}\left(+1|x\right) + \mathrm{P}\left(-1|x\right) = \sigma\left(+\langle w ,x\rangle\right) + \sigma\left(-\langle w ,x\rangle\right) = 1[/math], Откуда следует: [math]\mathrm{P}\left(y|x\right)=\sigma\left(\langle w, x\rangle y\right), y = \{-1, +1\}[/math], Таким образом, второй пункт теоремы доказан.

[math]\triangleleft[/math]

Примеры кода

scikit-learn

Классификатор sklearn.linear_model.LogisticRegression имеет несколько параметров, например:

• solver $-$ алгоритм, использующийся для оптимизации;
• multi_class $-$ классификация на 2 или много классов.

• Импортируем нужные библиотеки:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

• Выберем тренировочное и тестовое множества:

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

• Обучение:

clf = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs', multi_class='multinomial')
model = clf.fit(X_train, y_train)

• Предсказание:

y_pred = model.predict(X_test)
model.score(X_test, y_test)

Пример на языке Java

Пример логистической регрессии с применением smile.classification.LogisticRegression

Maven зависимость:

 <dependency>
   <groupId>com.github.haifengl</groupId>
   <artifactId>smile-core</artifactId>
   <version>1.5.2</version>
 </dependency>

 import smile.data.AttributeDataset;
 import smile.data.NominalAttribute;
 import smile.classification.LogisticRegression;
 import smile.data.parser.ArffParser;

 var arffParser = new ArffParser();
 arffParser.setResponseIndex(4);
 var iris   = arffParser.parse(smile.data.parser.IOUtils.getTestDataFile("weka/iris.arff"));
 var logClf = new LogisticRegression(iris.x(), iris.labels());
 logClf.predict(testX);

См. также

• Байесовская классификация^{[на 28.01.19 не создан]}
• Линейная регрессия^{[на 28.01.19 не создан]}
• Вариации регрессии
• Обзор библиотек для машинного обучения на Python
• Общие понятия
• Уменьшение размерности

Источники информации

• machinelearning.ru — Логистическая регрессия
• Wikipedia — Logistic regression
• scikit-learn.org — документация по sklearn.linear_model.LogisticRegression

Smile, Logistic Regression