Logistic回归----葡萄酒案例

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import warningsfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV  # 逻辑回归模型
from sklearn.linear_model.coordinate_descent import ConvergenceWarning  # 警告处理
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据划分
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  # 数据标准化
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn import metrics
from matplotlib.font_manager import FontProperties# 设置显示中文字体
my_font = FontProperties(fname="/usr/share/fonts/chinese/simsun.ttc")
# fontproperties = my_font
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 拦截异常
warnings.filterwarnings(action = 'ignore', category=ConvergenceWarning)
warnings.filterwarnings(action = 'ignore', category=UserWarning)
# 1.读取数据
path1 = "/root/zhj/python3/code/data/winequality-red.csv"
df1 = pd.read_csv(path1, sep=";")
df1['type'] = 1  # 设置数据类型为红葡萄酒
path2 = "/root/zhj/python3/code/data/winequality-white.csv"
df2 = pd.read_csv(path2, sep=";")
df2['type'] = 2  # 设置数据类型为白葡萄酒
# print(df1.head())
# print(df2.head())

# 2.数据预处理
# a.合并两个df
df = pd.concat([df1,df2], axis=0)
# b.自变量名称
names = ["fixed acidity","volatile acidity","citric acid","residual sugar","chlorides","free sulfur dioxide","total sulfur dioxide","density","pH","sulphates","alcohol", "type"]
# print(df.head(5))
# c.因变量名称
quality = "quality"# d.异常数据处理
new_df = df.replace('?', np.nan)
datas = new_df.dropna(how = 'any') # 只要有空，就删除所在行
# e.提取自变量和因变量
X = datas[names]
Y = datas[quality]
Y = Y.ravel()  # Y拉长为扁平的数组

# 3.数据分割
# test_size：测试集所占比例
# random_state：保证每次分割所产生的数据集是完全相同的
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)# 4.数据格式化(归一化)
# 将数据缩放到[0,1]
ss = MinMaxScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)  # 训练模型及归一化数据# 5.模型构建及训练
"""
multi_class: 分类方式参数参数可选: ovr(默认)、multinomial这两种方式在二元分类问题中，效果是一样的；在多元分类问题中，效果不一样ovr: one-vs-rest， 对于多元分类的问题，先将其看做二元分类，分类完成后，再迭代对其中一类继续进行二元分类multinomial: many-vs-many（MVM）,即Softmax分类效果
# 对于多元分类问题，如果模型有T类，我们每次在所有的T类样本里面选择两类样本出来，
# 不妨记为T1类和T2类，把所有的输出为T1和T2的样本放在一起，把T1作为正例，T2作为负例，
# 进行二元逻辑回归，得到模型参数。我们一共需要T(T-1)/2次分类penalty: 过拟合解决参数,l1或者l2
solver: 参数优化方式当penalty为l1的时候，参数只能是：liblinear(坐标轴下降法)；
nlbfgs和cg都是关于目标函数的二阶泰勒展开当penalty为l2的时候，参数可以是：lbfgs(拟牛顿法)、newton-cg(牛顿法变种)，seg(minibatch)
维度<10000时，lbfgs法比较好；维度>10000时，cg法比较好；显卡计算的时候，lbfgs和cg都比seg快
"""
lr = LogisticRegressionCV(fit_intercept=True, Cs=np.logspace(-5, 1, 100), multi_class='multinomial', penalty='l2', solver='lbfgs')
lr.fit(X_train, Y_train)# 6.模型评估
r = lr.score(X_train, Y_train)
print("R值：", r)
print("特征稀疏化比率：%.2f%%" % (np.mean(lr.coef_.ravel() == 0) * 100))
print("参数：",lr.coef_)
print("截距：",lr.intercept_)
print("概率：", lr.predict_proba(X_test)) # 获取sigmoid函数返回的概率值# 7.数据预测
# a. 预测数据格式化(归一化)
X_test = ss.transform(X_test) # 使用模型进行归一化操作
# b. 结果数据预测
Y_predict = lr.predict(X_test)# 8. 图表展示
x_len = range(len(X_test))
plt.figure(figsize=(14,7), facecolor='w')
plt.ylim(-1,11)
plt.plot(x_len, Y_test, 'ro',markersize = 8, zorder=3, label=u'真实值')
plt.plot(x_len, Y_predict, 'go', markersize = 12, zorder=2, label=u'预测值,$R^2$=%.3f' % lr.score(X_train, Y_train))
plt.legend(loc = 'upper left',prop=my_font)
plt.xlabel(u'数据编号', fontsize=18,fontproperties=my_font)
plt.ylabel(u'葡萄酒质量', fontsize=18,fontproperties=my_font)
plt.title(u'葡萄酒质量预测统计', fontsize=20,fontproperties=my_font)
plt.show()

R值： 0.548393303829
特征稀疏化比率：0.00%
参数： [[ 1.21619932  3.74677365 -0.71839545 -0.18595972  1.39633111  1.739506470.7421522   0.26431543  0.39550236 -1.11575742 -0.78206069 -0.26263924][ 0.55588832  5.67085714 -0.55831104 -2.57650998  1.33426214 -4.64664667-1.48473951  1.70518817  0.04972736 -0.93639942 -3.07103904  2.07114777][-2.02307774  2.1221418   0.60060269 -2.22545181  0.4762303  -1.874400212.35380179  1.9534726  -1.55642899 -2.20908627 -5.10355608 -0.81260183][-1.33039784 -3.1761214  -0.22725934 -0.02994433 -0.05474603  0.79907247-0.1920052   0.73437753 -0.88338615  0.21312228 -0.10495969 -0.79175036][ 1.30704733 -5.80729857 -0.28941872  2.58314285 -2.14063825  1.71283315-0.8509861  -2.69824149  0.79358633  2.84348685  3.12408148 -0.94937701][-0.01959941 -2.5312119   0.85904632  2.5135857  -0.73041487  2.16565948-0.35325725 -1.33730743  0.63992529  1.41394196  4.66672131 -0.01923786][ 0.29394003 -0.02514072  0.33373554 -0.0788627  -0.2810244   0.10397532-0.21496593 -0.62180481  0.5610738  -0.20930799  1.27081272  0.76445854]]
截距： [-2.80689365 -0.89785514  4.98899929  4.39691335  1.55409782 -2.39936463-4.83589704]
概率： [[  3.13457616e-024   4.71711101e-206   1.00000000e+000 ...,3.47567793e-086   1.53002058e-054   3.12882407e-082][  1.00000000e+000   2.36097500e-182   4.73044777e-016 ...,1.69809220e-041   3.70654713e-013   3.18507283e-052][  1.61362195e-006   0.00000000e+000   9.99998386e-001 ...,4.31305846e-105   3.63138471e-052   3.61282409e-119]..., [  2.50623526e-013   2.55538947e-079   8.12344420e-042 ...,9.03958880e-011   1.00000000e+000   8.42693297e-026][  6.82723589e-001   3.39702856e-123   3.17272487e-001 ...,1.06295770e-029   3.92382551e-006   3.72676076e-033][  9.99885591e-001   1.74565553e-199   1.14408684e-004 ...,1.15839681e-052   3.16527862e-019   2.23252511e-058]]

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