tensorflow实现逻辑回归模型

TensorFlow实现逻辑回归模型攻略

什么是逻辑回归

逻辑回归是一种用于二分分类的机器学习算法，其目的是预测输入数据属于哪一类，在工业界和学术界都得到了广泛的应用。逻辑回归假设输出是一个二元变量，即y∈{0,1}。考虑到实际场景中可能存在线性不可分的情况，因此逻辑回归不是直接输出0或1，而是输出一个概率值。

TensorFlow实现逻辑回归模型

逻辑回归模型可以使用TensorFlow进行实现。以下是具体步骤：

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
import numpy as np

2. 准备数据

将输入数据保存在NumPy数组中，如果需要可以进行标准化、缺失值处理等操作。

我们以Iris数据集为例，其中一共有3个类别（Iris-Setosa、Iris-Versicolour、Iris-Virginica），每个类别50个数据。我们将这些数据分成训练集和测试集，其中80%作为训练数据。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

3. 定义模型

定义逻辑回归模型，包括输入和输出。

n_features = X.shape[1]  # 特征数量
n_classes = 3  # 类别数量

X_input = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_features])  # 输入层
y_input = tf.placeholder(tf.int32, [None])  # 输出层

weights = tf.Variable(tf.random_normal([n_features, n_classes]))  # 权重
biases = tf.Variable(tf.zeros([n_classes]))  # 偏置

logits = tf.matmul(X_input, weights) + biases  # 计算得分
y_pred = tf.nn.softmax(logits)  # 计算概率

4. 定义损失函数和优化器

定义损失函数和优化器，使用交叉熵作为损失函数，优化器使用随机梯度下降算法。

cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_input, logits=logits))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

5. 训练模型

进行模型训练，训练过程中可以设置批次大小和迭代次数等参数。

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_x, batch_y = get_batch(X_train, y_train, 50)
        _, loss_value = sess.run([train_op, cross_entropy], feed_dict={X_input: batch_x, y_input: batch_y})
        if i % 100 == 0:
            print('Iteration %d, loss = %.4f' % (i, loss_value))

    # 在测试集上评估模型
    y_pred_value = sess.run(y_pred, feed_dict={X_input: X_test})
    correct_prediction = np.equal(np.argmax(y_pred_value, axis=1), y_test)
    accuracy = np.mean(correct_prediction)
    print('Test accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))

其中，get_batch函数用于按批次获取训练数据，建议设置为随机采样。

def get_batch(X, y, batch_size):
    index = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)
    return X[index], y[index]

6. 示例1：二分类模型

在上述代码中，我们使用了softmax函数将网络的输出转换为概率值。如果需要进行二分类，则可以将输出转换为0或1。

y_pred_binary = tf.cast(tf.greater(y_pred[:, 1], 0.5), tf.int32)

如果将Iris数据集分成两类，可以按以下方法进行处理：

y_binary_train = y_train.copy()
y_binary_test = y_test.copy()
y_binary_train[np.where(y_binary_train != 0)] = 1
y_binary_test[np.where(y_binary_test != 0)] = 1

然后可以按上述步骤进行模型训练和预测。

7. 示例2：正则化

如果存在过拟合的风险，可以通过L1或L2正则化来降低模型的复杂度。在上述代码中，我们可以按以下方式为损失函数添加正则化项。

lambd = 0.01  # 正则化参数
regularizer = tf.contrib.layers.l1_regularizer(lambd)
reg_term = tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, [weights])

cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_input, logits=logits) + reg_term)

然后可以按上述方式进行模型训练和预测。