邏輯回歸算法，本質上屬于分類算法，可以用來預測某事件發(fā)生的概率。怎么理解邏輯回歸算法呢？本文便做了基本原理、應用場景和優(yōu)缺點等方面的拆解，一起來看一下吧。

上篇文章我們介紹了線性回歸算法，今天我們來學習邏輯回歸（LR，Logistic Regression）算法。

大家應該還記得，我們在找出薅羊毛用戶的文章里提到過，當時使用的算法就是邏輯回歸算法。

雖然名字里有“回歸”兩字，但實際上它卻是一個分類算法，用來預測某事件發(fā)生的概率。

一、基本原理

在找出薅羊毛用戶的時候，我們發(fā)現(xiàn)影響結果的條件主要有用戶夜間活動比例、操作頻率等。

如果我們用線性回歸算法解決該問題的話，可以得到用戶屬于薅羊毛的一個指標：a1*夜間活動比例+a2*操作頻率+…+b。

這個指標越大，屬于薅羊毛用戶的嫌疑也就越大，再找出幾個閾值，就可以把用戶分為正常、疑似、高危三類。

我們用線性回歸算法貌似也能很順利的完成任務。

但是如果存在幾條比較離譜的異常數(shù)據(jù)，線性回歸的那條線就會產生很大的偏移，導致預測結果不準確。

這個時候，我們可以用邏輯回歸來解決這個問題。

邏輯回歸的思路是使用平滑函數(shù)（如sigmod函數(shù)）將線性回歸預測的具體值，轉化成0到1之間的概率值，以減少極端值對整體分布的影響。

邏輯回歸得到的輸出值就是事件發(fā)生的概率，如果輸出概率>0.5，說明大概率是薅羊毛用戶，否則大概率是正常用戶。

我們也可以看出線性回歸和邏輯回歸的區(qū)別：

• 線性回歸輸出的是具體的預測值，可以用來預測具體價格，解決的是回歸問題。
• 邏輯回歸輸出的是事件發(fā)生的概率，可以根據(jù)概率大小進行分類。

邏輯回歸一般采用交叉熵函數(shù)作為損失函數(shù)的評估目標。

交叉熵損失函數(shù)一般用來度量實際輸出與期望輸出之間的距離，交叉熵值越小，說明預測的誤差越小，模型效果也就越好。

二、應用場景

邏輯回歸是一種常用的分類算法，適用于許多不同的應用場景：

• 信用評估：預測個人或企業(yè)的信用風險，幫助銀行和金融機構進行信貸決策。
• 疾病預測：根據(jù)患者的臨床特征和醫(yī)學檢測結果，預測患者是否患有某種疾病，如糖尿病、高血壓等。
• 市場預測：預測市場趨勢或產品銷售量，幫助企業(yè)制定營銷策略和業(yè)務決策。
• 欺詐檢測：識別信用卡欺詐、網絡詐騙等欺詐行為，幫助金融機構和電商平臺提高安全性。
• 用戶行為分析：預測用戶的行為，如購買意愿、流失風險等，以優(yōu)化個性化推薦和用戶體驗。
• 市場調研：分析市場調研數(shù)據(jù)，預測消費者對產品或服務的偏好和購買意愿。
• 網絡點擊率預測：預測廣告或推廣內容的點擊率，幫助廣告主優(yōu)化廣告投放策略。
• 人口統(tǒng)計學研究：分析人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，預測人口群體的行為和趨勢，如選民投票行為、購買決策等。

三、優(yōu)缺點

邏輯回歸的優(yōu)點：

• 簡單直觀：易于理解和解釋，適用于初學者入門。
• 計算效率高：計算速度較快，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
• 可解釋性強：可以提供每個特征對分類結果的影響程度，有助于理解變量之間的關系。
• 可以處理線性和非線性關系：可以通過添加交互項、多項式特征等進行擴展，以適應非線性關系。

邏輯回歸的缺點：

• 對特征工程要求高：對特征的線性關系假設要求較高，需要進行特征工程來處理非線性關系。
• 對異常值敏感：對異常值較為敏感，異常值的存在可能會對模型的擬合產生較大影響。
• 無法處理復雜的關系：無法捕捉到特征之間的復雜關系，如交互作用、非線性關系等。
• 對多重共線性敏感：當自變量之間存在高度相關性時，穩(wěn)定性和可靠性可能會受到影響。

四、總結

本文我們介紹了邏輯回歸的原理、應用場景和優(yōu)缺點，邏輯回歸是在線性回歸的基礎上，將預測值轉化為事件的概率，用來解決分類問題。

下篇文章，我們來聊一聊決策樹和隨機森林算法，敬請期待。