机器学习、神经网络中不懂的函数及功能实现

classification_report

from sklearn.metrics import classification_report
# 比较正确率 召回率 F1值 越高越好
print(classification_report(y,md.predict(x)))

Numpy中meshgrid函数：

xplot = np.linspace(0,25,6)
yplot = np.linspace(0,25,6)
Xplot,Yplot = np.meshgrid(xplot,yplot)

meshgrid是生成网格的意思，它的返回值是含有两个元素的ndarray类型，第一个元素是网格的横坐标矩阵，第二个元素是网格的纵坐标矩阵，如上代码会返回以下值：

[array([[ 0.,  5., 10., 15., 20., 25.],[ 0.,  5., 10., 15., 20., 25.],[ 0.,  5., 10., 15., 20., 25.],[ 0.,  5., 10., 15., 20., 25.],[ 0.,  5., 10., 15., 20., 25.],[ 0.,  5., 10., 15., 20., 25.]]),array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],[ 5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.],[10., 10., 10., 10., 10., 10.],[15., 15., 15., 15., 15., 15.],[20., 20., 20., 20., 20., 20.],[25., 25., 25., 25., 25., 25.]])]

matplotlib中的contour函数

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
contour = plt.contour(Xplot, Yplot, Z,[7*10**-9, 6*10**-7, 5*10**-5, 1.2*10**-3, 0.016],colors='k')
ax.scatter(X[:,0], X[:,1])
plt.show()

该函数用于画等高线，
第一个参数是网格的横坐标（参考上一个函数介绍你就明白什么是网格的横坐标啦）
第二个参数是网格的纵坐标
第三个参数是每个网格点的值
第四个参数是等高线的条数，你可以传入一个整数，当然你也可以传入自己设定的值，即Z中的取值，画几条等高线就传入一个列表
colors是等高线的颜色

linear_model.LogisticRegression()
参数：

penalty :正则化
penalty : str, ‘l1’ or ‘l2’, default: ‘l2’
在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合，一般penalty选择L2正则化就够了。但是如果选择L2正则化发现还是过拟合，即预测效果差的时候，就可以考虑L1正则化。另外，如果模型的特征非常多，我们希望一些不重要的特征系数归零，从而让模型系数稀疏化的话，也可以使用L1正则化。
penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择。即参数solver的选择，如果是L2正则化，那么5种可选的算法{‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’，‘saga’}都可以选择。但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而{‘newton-cg’, ‘lbfgs’,‘sag’，‘saga’}这四种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数。而‘liblinear’并没有这个依赖；
solver：优化算法选择参数
solver : {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’},default: ‘liblinear’
solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有5种算法可以选择，分别是：
a) liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。
b) lbfgs：拟牛顿法的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。
c) newton-cg：也是牛顿法家族的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。
d) sag：即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，和普通梯度下降法的区别是每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度，适合于样本数据多的时候，SAG是一种线性收敛算法，这个速度远比SGD快。
e)saga：

方法：
（1）decision_function(X)：预测样本的 confidence scores
（2）densify()：将系数矩阵转化成密集矩阵的格式
（3）fit(X, y[, sample_weight])：根据给出的训练数据来训练模型。用来训练LR分类器，其中X是训练样本，y是对应的标记样本。
（4）get_params([deep])：Get parameters for this estimator.
（5）predict(X)：用来预测测试样本的标记，也就是分类。预测x的标签
（6）predict_log_proba(X)：对数概率估计
（7）predict_proba(X)：概率估计

（8）score(X, y[, sample_weight])：返回给定的测试数据和标签的平均精度（官方描述：Returns the coefficient of determination R² of the prediction.其实返回该次预测的系数R²）最好的分数是1，可能是负值（因为模型可能会变得更加糟糕）1 是过拟合吧当一个模型不论输入何种特征值，其总是输出期望的y的时候，此时返回0。

（9）set_params(**params)：设置estimate的参数
（10）sparsify（）：将系数矩阵转换成稀疏矩阵格式。

计算标准误差

# y1,y2都是numpy 的array数组
np.sqrt(((y1 - y2) ** 2).mean())

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