人工智能基礎(chǔ) 課件 3.6~3.7 貧困生判別

貧困生判別深入分析—3.6—

小明同學(xué)為了探究邏輯回歸算法的原理，他以貧困生判定案例進行探索。

幾列數(shù)據(jù)分別為是否貧困生、平均每次消費的金額、單次最小的消費金額、單次最大的消費金額、總消費金額。其中貧困生標(biāo)注為1，非貧困生標(biāo)注為0。試一試

請在計算機或草稿紙上畫出總消費金額和是否貧困生的關(guān)系，如果使用線性回歸算法，這個回歸線大致怎么畫？自己試試吧。想一想

有了回歸線，能否使用回歸線來區(qū)分學(xué)生是否為貧困生？

邏輯回歸，雖然被稱為回歸，但其實際上是分類模型。邏輯回歸因其簡單易于解釋、可并行化、可解釋性強，深受工業(yè)界喜愛。那為什么不可以用線性回歸做分類呢？3.6.1為什么用邏輯回歸

那為什么不可以用線性回歸做分類呢？如圖所示畫出了貧困與否和特征的關(guān)系圖3.6.1為什么用邏輯回歸0102有了這條回歸斜線，你能區(qū)分貧困和非貧困嗎？寫出你的理由。你認為應(yīng)該如何來理解這條回歸斜線？使用回歸方法

如圖所示，我們可以為所選特征設(shè)置一個閾值，根據(jù)特征的值與閾值的比較來預(yù)測是否貧困。也就是找到一個分界線對應(yīng)的值，設(shè)置這個值為閾值，大于閾值的是貧困生，否則非貧困生。3.6.1為什么用邏輯回歸

但是這條回歸線到底代表什么呢？3.6.1為什么用邏輯回歸為什么回歸線想要讓所有點盡可能接近呢?3.6.1為什么用邏輯回歸3.6.1為什么用邏輯回歸

為了解決這些問題，我們可以想象，最好能做出圖所示的結(jié)果。如果可以的話，只要計算出來貧困的概率比閾值大，就預(yù)測為是貧困，否則就是非貧困。3.6.1為什么用邏輯回歸如圖所示類似的線，能夠解決上述的兩個問題嗎？為什么？想一想

3.6.1為什么用邏輯回歸現(xiàn)在的問題，就是如何能將直線變彎呢?

我們使用Sigmoid函數(shù)將線性回歸的直線轉(zhuǎn)為一個S形曲線。Sigmoid函數(shù)為：

3.6.2從線性回歸到邏輯回歸

這個例子中，閾值的兩側(cè)有不同的貧困結(jié)果，這條線就叫判定邊界(DecisionBoundary)，我們可以調(diào)整判定邊界來調(diào)整判定的結(jié)果。3.6.3判定邊界假設(shè)學(xué)校對貧困生資助的預(yù)算充足，如圖3-23所示的判定邊界可以如何移動？假設(shè)學(xué)校對貧困生資助的預(yù)算不足，如圖3-23所示的判定邊界可以如何移動？3.6.3判定邊界

在前面線性回歸問題中，我們可以使用決定系數(shù)來評價模型，在分類問題中，我們使用ROC/AUC、F1等指標(biāo)，這些指標(biāo)都是值越接近1越好。3.6.4評價指標(biāo)與模型解釋2網(wǎng)絡(luò)中獎詐騙

我們主要使用“分布”小部件對數(shù)據(jù)進行探索性分析。我們已經(jīng)嘗試過使用“散點圖”小部件可視化數(shù)據(jù)，這里嘗試通過“分布”小部件來查看項目總結(jié)—3.7—

本章以圖形化的方式著重闡述了分類問題，為什么要采用邏輯回歸方法，以及邏輯回歸的基本思想和方法。通過學(xué)生身邊的貧困生判別的案例，分析了分類問題，并在“橙現(xiàn)智能”中采用邏輯回歸算法實現(xiàn)了貧困生的判