邏輯回歸算法，本質(zhì)上屬于分類算法，可以用來(lái)預(yù)測(cè)某事件發(fā)生的概率。怎么理解邏輯回歸算法呢？本文便做了基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)等方面的拆解，一起來(lái)看一下吧。

上篇文章我們介紹了線性回歸算法，今天我們來(lái)學(xué)習(xí)邏輯回歸（LR，Logistic Regression）算法。

大家應(yīng)該還記得，我們?cè)谡页鲛堆蛎脩舻奈恼吕锾岬竭^，當(dāng)時(shí)使用的算法就是邏輯回歸算法。

雖然名字里有“回歸”兩字，但實(shí)際上它卻是一個(gè)分類算法，用來(lái)預(yù)測(cè)某事件發(fā)生的概率。

一、基本原理

在找出薅羊毛用戶的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)影響結(jié)果的條件主要有用戶夜間活動(dòng)比例、操作頻率等。

如果我們用線性回歸算法解決該問題的話，可以得到用戶屬于薅羊毛的一個(gè)指標(biāo)：a1*夜間活動(dòng)比例+a2*操作頻率+…+b。

這個(gè)指標(biāo)越大，屬于薅羊毛用戶的嫌疑也就越大，再找出幾個(gè)閾值，就可以把用戶分為正常、疑似、高危三類。

我們用線性回歸算法貌似也能很順利的完成任務(wù)。

但是如果存在幾條比較離譜的異常數(shù)據(jù)，線性回歸的那條線就會(huì)產(chǎn)生很大的偏移，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。

這個(gè)時(shí)候，我們可以用邏輯回歸來(lái)解決這個(gè)問題。

邏輯回歸的思路是使用平滑函數(shù)（如sigmod函數(shù)）將線性回歸預(yù)測(cè)的具體值，轉(zhuǎn)化成0到1之間的概率值，以減少極端值對(duì)整體分布的影響。

邏輯回歸得到的輸出值就是事件發(fā)生的概率，如果輸出概率>0.5，說明大概率是薅羊毛用戶，否則大概率是正常用戶。

我們也可以看出線性回歸和邏輯回歸的區(qū)別：

• 線性回歸輸出的是具體的預(yù)測(cè)值，可以用來(lái)預(yù)測(cè)具體價(jià)格，解決的是回歸問題。
• 邏輯回歸輸出的是事件發(fā)生的概率，可以根據(jù)概率大小進(jìn)行分類。

邏輯回歸一般采用交叉熵函數(shù)作為損失函數(shù)的評(píng)估目標(biāo)。

交叉熵?fù)p失函數(shù)一般用來(lái)度量實(shí)際輸出與期望輸出之間的距離，交叉熵值越小，說明預(yù)測(cè)的誤差越小，模型效果也就越好。

二、應(yīng)用場(chǎng)景

邏輯回歸是一種常用的分類算法，適用于許多不同的應(yīng)用場(chǎng)景：

• 信用評(píng)估：預(yù)測(cè)個(gè)人或企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，幫助銀行和金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行信貸決策。
• 疾病預(yù)測(cè)：根據(jù)患者的臨床特征和醫(yī)學(xué)檢測(cè)結(jié)果，預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病，如糖尿病、高血壓等。
• 市場(chǎng)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)或產(chǎn)品銷售量，幫助企業(yè)制定營(yíng)銷策略和業(yè)務(wù)決策。
• 欺詐檢測(cè)：識(shí)別信用卡欺詐、網(wǎng)絡(luò)詐騙等欺詐行為，幫助金融機(jī)構(gòu)和電商平臺(tái)提高安全性。
• 用戶行為分析：預(yù)測(cè)用戶的行為，如購(gòu)買意愿、流失風(fēng)險(xiǎn)等，以優(yōu)化個(gè)性化推薦和用戶體驗(yàn)。
• 市場(chǎng)調(diào)研：分析市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的偏好和購(gòu)買意愿。
• 網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)廣告或推廣內(nèi)容的點(diǎn)擊率，幫助廣告主優(yōu)化廣告投放策略。
• 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)研究：分析人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)人口群體的行為和趨勢(shì)，如選民投票行為、購(gòu)買決策等。

三、優(yōu)缺點(diǎn)

邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)：

• 簡(jiǎn)單直觀：易于理解和解釋，適用于初學(xué)者入門。
• 計(jì)算效率高：計(jì)算速度較快，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
• 可解釋性強(qiáng)：可以提供每個(gè)特征對(duì)分類結(jié)果的影響程度，有助于理解變量之間的關(guān)系。
• 可以處理線性和非線性關(guān)系：可以通過添加交互項(xiàng)、多項(xiàng)式特征等進(jìn)行擴(kuò)展，以適應(yīng)非線性關(guān)系。

邏輯回歸的缺點(diǎn)：

• 對(duì)特征工程要求高：對(duì)特征的線性關(guān)系假設(shè)要求較高，需要進(jìn)行特征工程來(lái)處理非線性關(guān)系。
• 對(duì)異常值敏感：對(duì)異常值較為敏感，異常值的存在可能會(huì)對(duì)模型的擬合產(chǎn)生較大影響。
• 無(wú)法處理復(fù)雜的關(guān)系：無(wú)法捕捉到特征之間的復(fù)雜關(guān)系，如交互作用、非線性關(guān)系等。
• 對(duì)多重共線性敏感：當(dāng)自變量之間存在高度相關(guān)性時(shí)，穩(wěn)定性和可靠性可能會(huì)受到影響。

四、總結(jié)

本文我們介紹了邏輯回歸的原理、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)，邏輯回歸是在線性回歸的基礎(chǔ)上，將預(yù)測(cè)值轉(zhuǎn)化為事件的概率，用來(lái)解決分類問題。

下篇文章，我們來(lái)聊一聊決策樹和隨機(jī)森林算法，敬請(qǐng)期待。