pytorch实现逻辑回归

讲解“pytorch实现逻辑回归”的完整攻略，具体步骤如下：

1. 数据准备

逻辑回归输入数据需要满足以下两个条件：

1. 输入数据是数值型数据；
2. 输出数据是二分类标签，可表示为0或者1，在代码中可用0和1表示。

可以通过使用sklearn库中自带的数据集进行调用，我们这里演示使用Iris数据集作为输入。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

iris = load_iris()

df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])
df['label'] = iris['target']
df = df[df['label'] < 2]
x = df[iris.feature_names]
y = df['label']

2. 模型配置

使用pytorch进行逻辑回归的代码如下所示：

import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np

torch.manual_seed(2019)
np.random.seed(2019)

x_data = Variable(torch.Tensor(x.values))
y_data = Variable(torch.Tensor(y.values.reshape(-1, 1)))

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(4, 1)  # One in and one out

    def forward(self, x):
        y_pred = torch.sigmoid(self.linear(x))
        return y_pred

model = Model()

criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=True)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(1000):
    # Forward pass
    y_pred = model(x_data)

    # Compute Loss
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    print(epoch, loss.data[0])

    # Zero gradients
    optimizer.zero_grad()

    # backward pass
    loss.backward()

    # update parameters
    optimizer.step()

y_pred = model(x_data).data.numpy()
y_pred = np.round(y_pred)
print(y_pred)

这里模型采用一个线性层，输入为4，输出为1，使用BCELoss来计算损失，优化器选用学习率为0.01的SGD。

3. 模型训练

得到模型后，我们需要进行训练，代码如下所示：

for epoch in range(1000):
    # Forward pass
    y_pred = model(x_data)

    # Compute Loss
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    print(epoch, loss.data[0])

    # Zero gradients
    optimizer.zero_grad()

    # backward pass
    loss.backward()

    # update parameters
    optimizer.step()

4. 模型预测

训练完模型后，我们需要对新的数据进行预测，代码如下所示：

y_pred = model(x_data).data.numpy()
y_pred = np.round(y_pred)
print(y_pred)

5. 总结

以上为pytorch实现逻辑回归的攻略步骤，可以用于二分类问题的解决。同时，逻辑回归可以扩展到多分类问题，方法是使用softmax激活函数和交叉熵损失函数进行训练。逻辑回归还可以与神经网络结合，形成神经网络的一个模块，被广泛应用于各种领域的分类问题中。

下面给出一个更复杂的逻辑回归应用示例代码，调用sklearn库自带的糖尿病数据集进行训练和预测，具体代码如下所示：

from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# load data
diabetes = datasets.load_diabetes()
x = diabetes.data
y = diabetes.target

# standardize features
scaler = StandardScaler()
x_std = scaler.fit_transform(x)

# split data to training and testing datasets
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_std, y, test_size=0.2, random_state=0)

# train logistic regression model
clf = LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', solver='liblinear')
clf.fit(x_train, y_train)

# predict
y_pred = clf.predict(x_test)

# evaluate the performance of the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

通过以上示例代码，我们可以看到，直接使用sklearn库实现逻辑回归只需要几行代码即可完成，并且具有很好的性能。对于逻辑回归的细节实现，可以使用pytorch等深度学习框架进行实现。