机器学习 之 逻辑回归（LogisticRegression）文本算法的精确率

目录

• ​​0、推荐​​
• ​​1、背景​​
• ​​2、效果图​​
• ​​3、本次实验整体流程​​
• ​​4、这里用词向量，而不是TF-IDF预处理后的向量​​
• ​​5、源代码​​
• ​​6、知识点普及​​

• ​​6.1逻辑回归优点​​
• ​​6.2逻辑回归缺点​​

0、推荐

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1、背景

最近的项目中，用到了很多机器学习的算法，每个机器学习的算法在不同的样本下的精准率是不同的。为了验证每个算法在每种不同样本数量的能力，就做了一下实验，本文讲的是“逻辑回归”在文本算法中的精准率。

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2、效果图

先看一下没有任何调参的情况下的效果吧！

逻辑回归：

通过以上数据可以看出逻辑回归在样本数量较低的情况下还不错的，但是到达20000的时候，准确率已经在78%左右了。相比决策树，效果较理想。

3、本次实验整体流程

1、先把整体样本读到内存中

2、把整体样本按照8：2的比例，分为80%的训练集，20%的测试集

3、然后“训练集”的样本 先分词，再转换为词向量

4、接着把训练集的样本和标签统一的传入算法中，得到拟合后的模型

5、把“测试集”的样本 先分词，再得到词向量

6、把测试集得出的词向量丢到拟合后的模型中，看得出的结果

7、把结果转换为准确率的形式，最后做成表格形式以便观看

这里应该多跑几遍不同样本，然后把结果取平均值，每次的结果还是稍有不同的。

4、这里用词向量，而不是TF-IDF预处理后的向量

这里我们直接取得词向量，而不是经过TF-IDF处理过的词向量。如果处理过，效果会不如现在的好。

TF-IDF（词频-逆文本频率），前面的TF也就是常说到的词频，我们之前做的向量化也就是做了文本中各个词的出现频率统计，并作为文本特征，这个很好理解。关键是后面的这个IDF，即“逆文本频率”如何理解。有些句子中的词，比如说“的”，几乎所有句子都会出现，词频虽然高，但是重要性却应该比 主语、宾语等低。IDF就是来帮助我们来反应这个词的重要性的，进而修正仅仅用词频表示的词特征值。
概括来讲， IDF反应了一个词在所有文本中出现的频率，如果一个词在很多的文本中出现，那么它的IDF值应该低

加了TF-IDF处理后的效果：

经过TF-IDF处理后的效果比不处理效果还差。所以，这里就不经过TF-IDF处理了哈。

以下源码中，如果加TF-IDF处理，只需要在jiabaToVector()函数中增加True这个参数就OK了

vector_train = jiabaToVector(m_text_train, False, True)
    ...
    ...
    vector_test = jiabaToVector(m_text_test, True, True)

5、源代码

import jieba
import datetime
# 向量\测试集\训练集\得分比对
from sklearn.model_selection  import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics import accuracy_score
#逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

m_count = [1000,3000,5000,8000,10000,15000,20000]

# all
m_list_allText = []
m_list_allL4ID = []
# 内容的训练集、测试集
m_text_test = []
m_text_train = []
m_label_test = []
m_label_train = []

m_map_all = []


# 读取文件里面数据,获取标签和内容
def getFile(filename, count):
    with open(filename, 'r' ,encoding='utf-8') as fp:
        global m_list_allL4ID,m_list_allText
        m_list_allL4ID = []
        m_list_allText = []
        for i in range(count):
            text = fp.readline()
            if ":" in text:
                L4ID = text.split(":")[-2]
                Msg = text.split(":")[-1]
                m_list_allL4ID.append(L4ID)
                m_list_allText.append(Msg)

# 随机分为 测试集 和 训练集 2-8分
def randomTestAndTrain():
    # 生成训练集和测试集
    global m_text_test, m_text_train, m_label_test, m_label_train
    m_text_train, m_text_test, m_label_train, m_label_test = train_test_split(m_list_allText, m_list_allL4ID, test_size=0.2, random_state=1)

def jiabaToVector(list, isTest, isTFIDF = False):
    tmp_list = []
    for sentence in list:
        tmp_list.append(" ".join(jieba.cut(sentence.strip())))
    # 利用TFIDF生成词向量
    transformer = TfidfTransformer()
    if isTest:
        if isTFIDF:
            tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.transform(tmp_list))
        else:
            tfidf = vectorizer.transform(tmp_list)
    else:
        if isTFIDF:
            tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(tmp_list))
        else:
            tfidf = vectorizer.fit_transform(tmp_list)
    return tfidf


# 创建默认参数的逻辑回归
def predict_4(X, Y):
    lr =  LogisticRegression()
    lr = lr.fit(X, Y)
    return lr

def test(count):
    # getFile("./rg_test.train", count)
    getFile("./rg_train_20190102_20181227114134.train", count)
    # print("获取全部已知数据的label和text")

    # 随机分为 测试集 和 训练集 2-8分
    randomTestAndTrain()

    global vectorizer
    # 全局向量
    vectorizer = CountVectorizer()

    # 生成训练向量
    vector_train = jiabaToVector(m_text_train, False, False)

    # 数据大小
    lenall = len(m_list_allText)
    # print("总集大小:", lenall)
    print("总集大小:", lenall)

    # 训练
    startT_Train = datetime.datetime.now()
    clf = predict_4(vector_train, m_label_train)
    endT_Train = datetime.datetime.now()
    print("训练Time:", (endT_Train - startT_Train).microseconds)

    # 生成测试向量
    vector_test = jiabaToVector(m_text_test, True, False)

    # 测试
    startT = datetime.datetime.now()
    result = clf.predict(vector_test)
    endT = datetime.datetime.now()
    print("测试Time:", (endT - startT).microseconds)

    # 计算百分比
    percent = accuracy_score(result, m_label_test)
    print("准确率:", round(percent, 3))

    map_all = {}
    map_all["精确率"]=round(percent, 3)
    map_all["数据量"]=lenall
    map_all["训练时间/us"]=(endT_Train - startT_Train).microseconds
    map_all["测试时间/us"]=(endT - startT).microseconds
    m_map_all.append(map_all)

if __name__ =="__main__":
    print ("-- 开始 --")
    for testC in m_count:
        test(testC)
    print ("-- 结束 --")

    # 打印表格
    print("数据量\t准确度\t训练时间/us\t测试时间/us")
    for key in m_map_all:
        print("%d\t%f\t%d\t%d"%(key["数据量"],key["精确率"],key["训练时间/us"],key["测试时间/us"]))

6、知识点普及

6.1逻辑回归优点

1）预测结果是界于0和1之间的概率；

2）可以适用于连续性和类别性自变量；

3）容易使用和解释；

6.2逻辑回归缺点

1）对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符合预期，符号被扭转。需要利用因子分析或者变量聚类分析等手段来选择代表性的自变量，以减少候选变量之间的相关性；

2）预测结果呈“S”型，因此从log(odds)向概率转化的过程是非线性的，在两端随着log(odds)值的变化，概率变化很小，边际值太小，slope太小，而中间概率的变化很大，很敏感。 导致很多区间的变量变化对目标概率的影响没有区分度，无法确定阀值。