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【MindSpore（跟着小Mi一起机器学习吧！】逻辑回归（一））

小Mi学习，向上积极！在前面几周的学习中，小Mi终于带着大家完完整整学完了线性回归，同时小Mi也收到了大家的很多反馈，在后续的学习中，小Mi会一一改进的！今天我们就开启新的章节学习—logistic回归(Logistic Regression) 算法吧（冲鸭）！
1 分类问题
在logistic回归算法中，我们通常遇到的是所需预测的变量y是一个离散值这种情况下的分类问题，在介绍篇中，小Mi就已经带着大家稍微了解了哪些问题是分类问题，比如垃圾邮件分类问题，还有就是对肿瘤进行分类的例子，确定其是恶性癌症还是良性肿瘤。在所有的这些问题中，我们尝试预测的变量y，都只有两个取值的变量，0或1，垃圾邮件或者非垃圾邮件，恶性或良性。我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负向类（negative class）和正向类（positive class），则因变量 ，其中0表示负向类，1 表示正向类。两个类别中，例如垃圾邮件或非垃圾邮件，到底哪个是正类/1，哪个是负类/0，这都是任意的，并没有什么区别。但通常来说，我们默认负类表示没有某样东西，例如没有恶性肿瘤，而1即正类，表示具有我们要寻找的东西。当然啦，这都不重要，重要的是如何解决分类问题，对不对！当然还会有多分类问题，例如变量y可以选取0，1，2，3这几个值，这就是多分类问题，现在我们就先从二分类问题开始了解吧！
说到这小Mi不由得灵机一动，话说之前学习的线性回归是否适用于分类问题呢？废话不多说，我们一起来验证一下！假设下图中的数据集，是对肿瘤进行恶性或良性分类，得到的数据只有两个值，0/否或者1/是，根据线性回归算法用直线对数据进行拟合。最终得到的假设为：，而分类器输出的阈值设为0.5，即纵坐标值如果大于等于0.5，预测y为1；如果小于0.5，预测y等于为0。
在这个例子中，似乎线性回归拟合的效果还不错，但是，尝试增加些难度，假如我们还有另一个训练样本，位于右边最远边，如果依旧运行线性回归，我们会得到另一条蓝色的直线。
如果还跟之前一样将阈值设为0.5，这时候就能明显看出来是一个相当差劲的线性回归了。毫无疑问，学习算法会将这个样本判定为恶性，但加了这个样本后，使得线性回归对数据的拟合直线从红色变成蓝色这条直线，变成了一个更坏的假设。因此，把线性回归应用于分类问题，通常并不是一个好主意。在这个例子中，在额外加这个样本之前，之前的线性回归运气很好，我们得到了一个假设，效果不错。但通常对数据集进行线性回归，只是偶尔效果会很好，所以并不推荐将线性回归用于分类问题。
总的来说，如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题，首先分类问题中，取值只有 0 或者1，但如果假设函数的输出值远大于 1，或者远小于0，就无法解决这种情况了。所以我们的逻辑回归算法就闪亮登场啦！这个算法的性质是：它的输出值永远在0到 1 之间，即。
BTW，我们把logistic回归视为一种分类算法，因为名字中有“回归”，有些时候可能会让你产生误解，但logistic回归实际上是一种分类算法，用在标签y为离散值0或1的情况下，适用于标签取值离散的情况，如：1 0 0 1。
2 假说表示
那么在logistic回归中，我们要使用哪个方程来表示我们的假设呢？此前，我们提到希望我们分类器的输出值在0和1之间，另外，当我们使用线性回归的时候，假设形式为，现在我们可以稍作修改，假设，sigmoid/logistic函数，z是一个实数，将这两个函数结合起来，得出的结果为：，的图像如下图所示，介于0~1之间。现在需要做的就是用参数来拟合我们的数据。因此，拿到一个数据集，我们需要给参数选定一个值，假设函数会帮助我们做出预测。
python代码实现：
【【MindSpore（跟着小Mi一起机器学习吧！】逻辑回归（一））】import numpy as np
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
在这里，假设函数的输出，假若输出某个数字，可以把这个数字当作对一个输入，y=1的概率估计。
举例：
我们使用肿瘤分类的例子，可能有一个特征向量，同样，，然后我们的一个特征是肿瘤的大小，假设有一个病人，他的肿瘤大小确定，把他的特征向量带入我们的假设中，并且假设输出为0.7，说明对于一个特征为的患者，y=1的概率是0.7，也就是说，该病人有70%的可能性是恶性肿瘤，可以更加正式地写成数学表达式，假设函数的输出等于（知识点：表示在给定x的条件下y=1的概率，即病人的特征为x的情况下，病人的特征也就是代表肿瘤的大小，这个概率的参数是），所以基本上依赖假设函数来估计y=1的概率是多少，因为这是一个分类任务，y必须是0或1，无论是在训练集中还是未来可能走进医生办公室的新患者，同时也可以计算y=0的概率，另外，还有个表达式需要了解一下：（可以参照来理解），给定参数，对具有特征x的病人，y=0的概率与同样给定参数，对具有特征x的病人，y=1的概率相加和为1。
本节介绍的是logistic回归中假设函数的表示方法，下面将更直观地认识假设函数是什么样子的，会涉及到决定边界这个概念，也会有一些可视化的展现帮助大家更好地理解。
3 判定边界
现在讲下决策边界(decision boundary)的概念。这个概念能更好地帮助我们理解逻辑回归的假设函数在计算什么。
Logistic回归的表达式可以写成：，（sigmoid函数），g(z)图像如下图所示，从零开始慢慢增加至1，并逐渐逼近1。现在可以进一步理解，这个假设函数何时会将y预测为1，什么时候又将y预测为0，并且可以更好地理解这个假设函数的形状，特别是当我们的数据有多个特征的时候。
那么什么时候将大于或等于0.5呢？我们最终预测y=1，看sigmoid函数的曲线图，只要z大于或等于0，g(z)就大于等于0.5，由于logistic回归的假设函数，只要大于等于0，就大于或等于0.5，所以这里取代了z的位置，所以，我们的假设函数将会预测y=1，只要大于或等于0。假设函数预测y=0的情况，类似地，将会小于0.5，只要g(z)小于0.5，这是因为z的取值，使得g(z)小于0.5的部分，是z小于0的部分，当g(z)小于0.5时，我们的假设函数将会预测y=0，根据与之前类似的原因，，因此，只要小于0，我们就能预测y等于0。总体来说，如果我们决定要预测y=1或y=0，取决于估值概率是大于等于0.5还是小于0.5，换句话说，我们将预测y=1的话，只需要大于或等于0，另外，我们将预测y=0，只需要小于0。通过这些，我们能更好地理解logistic回归的假设函数是如何做出预测的。
现在，我们假设有一个训练集，假定假设函数是（如何模拟此模型中的参数后续将会讨论，目前假设我们已经拟合好了参数），目前我们选择为3，和均为1，这意味着我的参数向量，这样我们就有了这样的一个参数选择，然后开始试着找出假设函数何时将预测y=1/0，使用公式，我们会发现y更有可能是1，或者说y=1的概率大于等于0.5，只要满足大于0，即大于0。转换一下，对于任何样本和，只需要满足即可。而在图片中也可以直接显示出来，画出这条直线，直线的右半部分将预测y=1，左半部分将预测y=0。因此，这条直线就被成为决策边界，在该实例中就是这条直线对应的一系列的点，也恰好对应正好等于0.5的区域，将整个平面分成了两部分。决策边界是假设函数的一个属性，包括参数、和，决定于其参数。事后，我们将讨论如何拟合参数，将使用训练集结合我们的数据来确定参数的取值，但是，一旦我们有确定的参数取值，如参数、和，我们就可以完全确定决策边界。我们实际上并不需要通过绘制训练集来确定决策边界。
现在我们看一个更加复杂的例子，和往常一样，使用x表示我们的正样本，圆圈表示我们的负样本，给定一个这样的数据集，呈现这样的分布情况，怎样才能使用logistic回归来拟合这些数据呢？
之前我们提到过多项式回归或线性回归时，谈到可以在特征中添加额外的高阶多项式项，我们也可以对logistic回归使用相同的方法，具体地说，假设函数为:，添加了两个额外的特征和，所以我们现在有五个参数（如何选择，，...，的取值），假使我们已经确定，为-1，和均为0，和取值为1，这意味着在这个参数的选择下，得到的参数向量是。也就是说，预测y=1时，只需要即可，更为简单地说也就是只要就行。从而可以知道决策边界是，这是以原点为中心半径为1的圆，只要在圆外面，都将预测y=1，而在圆内的话，都将预测y=0。通过在特征中增加这些复杂的多项式，还可以得到更为复杂的决策边界，并不全是以直线划分正负样本。再次强调，决策边界并不是训练集的属性，而是假设本身及其参数的属性，只要给定了参数向量，决定边界就确定了，并不是用训练集来确定决策边界，而是用训练集来拟合参数。
还有比这更为复杂的决策边界吗？，比如我们有更高阶的多项式：，这种就可以得到更为复杂的决策边界，而logistic回归可以用于寻找决策边界，例如这样一个椭圆，参数不同，也许会得到另一个不同的决策边界，还有一些其他有趣的形状。因此，这些高阶多项式特征可以让我们得到非常复杂的决策边界。从而可以让我们更加清晰地认识到，什么样的假设函数，我们可以使用logistic回归来表示。
现在我们知道了，接下来将学习如何自动选择参数，使我们能在给定一个训练集时，根据数据自动拟合参数。
好啦，今天小Mi带领大家全新认识了逻辑回归的基本函数表示，下期我们还将进一步学习其代价函数、梯度下降法以及多类别的分类问题。我们，下期再见呦~

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