吴恩达2022机器学习专项课程(一) 6.1 动机第三周课后实验:Lab1使用逻辑回归进行分类

问题预览/关键词

  1. 什么是逻辑回归?
  2. 什么是二分类问题?
  3. 二分类问题案例
  4. 如何表达二分类的结果?逻辑回归通常用哪种表达形式?
  5. 什么是正样本和负样本?
  6. 什么是阈值?
  7. 可视化线性回归解决二分类
  8. 线性回归面对二分类产生的问题
  9. 存储分类数据集
  10. 分类数据集的散点图
  11. 线性回归演示分类

笔记

1.逻辑回归

用于预测一个事件的发生概率,通过应用sigmoid函数将线性回归(w*x+b)结果转换为概率输出,常用于二分类问题。

2.二分类问题

结果只有两种可能(分类),将预测的结果分为两种结果的一种。

3.二分类问题案例

邮件是否为垃圾?金融交易是否为欺诈?肿瘤是恶性还是良性?
在这里插入图片描述

4.二分类问题的结果表达

是或否,假或真,0或1,逻辑回归通常选择0或1表示预测结果y。

5.正样本和负样本

也是一结果种表达方式,更加术语化。在判定是否为垃圾邮件时,正常邮件为负样本,垃圾邮件为正样本。正负是相对于判定的事件而言,不代表好坏。

6.阈值:

一个数值,通常选择0.5,预测值小于0.5,结果属于0,预测值大于等于0.5,还结果属于1。

7.线性回归解决二分类问题

预测值小于0.5,预测即为良性,预测值大于等于0.5,预测即为恶性。在这里插入图片描述

8.线性回归面对二分类的问题

如果新增一个训练样本,首先改变了分类方式(重新画条绿线),其次改变了我们之前预测的结论(阈值为0.5,小于0.5为良性,而此时两个小于0.5的数据点是恶性的)。在这里插入图片描述

9.分类问题数据集的存储

y通常是0或1。
在这里插入图片描述

10.数据集散点图

  • 只有一个特征和y的分布,注意y的范围在0-1,如果是线性回归问题,y的范围不止0-1。
    在这里插入图片描述
  • 两个特征与y之间的分布。-在这里插入图片描述

11.线性回归演示分类

  • 使用线性回归对x_train和y_train分类,阈值选择0.5,模型可以很好的区分恶性和良性,此时y=0.24x+(-0.10)。
    在这里插入图片描述
  • 如果增加数据,则线性回归模型的预测就会出错。在这里插入图片描述

总结

面对二分类问题,如果使用线性回归解决,在阈值选对的情况下,可能有效果。但如果二分类的数据集较为复杂,则线性回归的预测就会出现偏差,此时应该使用逻辑回归解决二分类。我们不会直接靠预测结果分类,而是设置一个阈值,然后将预测结果和阈值比较,进而将预测结果分类。本节课程演示的全是一个特征的分类,吴恩达教授只是想通过简单的例子,让大家看到线性回归用于解决分类问题的局限性。

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