python - 逻辑回归 sklearn - 训练和应用模型

Question

我是机器学习新手，第一次尝试 Sklearn。我有两个数据框，一个包含用于训练逻辑回归模型的数据(具有 10 倍交叉验证)，另一个用于使用该模型预测类别 ('0,1')。 到目前为止，这是我的代码，使用了我在 Sklearn 文档和 Web 上找到的一些教程:

import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.preprocessing import normalize
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn import metrics


# Import dataframe with training data
df = pd.read_csv('summary_44.csv')
cols = df.columns.drop('num_class') # Data to use (num_class is the column with the classes)

# Import dataframe with data to predict
df_pred = pd.read_csv('new_predictions.csv')

# Scores
df_data = df.ix[:,:-1].values

# Target
df_target = df.ix[:,-1].values

# Values to predict
df_test = df_pred.ix[:,:-1].values

# Scores' names
df_data_names = cols.values

# Scaling
X, X_pred, y = scale(df_data), scale(df_test), df_target

# Define number of folds
kf = KFold(n_splits=10)
kf.get_n_splits(X) # returns the number of splitting iterations in the cross-validator

# Logistic regression normalizing variables
LogReg = LogisticRegression()

# 10-fold cross-validation
scores = [LogReg.fit(X[train], y[train]).score(X[test], y[test]) for train, test in kf.split(X)]
print scores

# Predict new
novel = LogReg.predict(X_pred)

这是实现逻辑回归的正确方法吗？ 我知道应该在交叉验证后使用 fit() 方法，以便训练模型并将其用于预测。然而，由于我在列表理解中调用了 fit() ，所以我真的不知道我的模型是否“适合”并可用于进行预测。

Answer 1

总体来说一切都很好，但是存在一些问题。

1. 缩放

   X, X_pred, y = scale(df_data), scale(df_test), df_target
   

您独立扩展训练和测试数据，这是不正确的。两个数据集必须使用相同的缩放器进行缩放。 “Scale”是一个简单的函数，但最好使用其他函数，例如 StandardScaler。

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df_data)
X = scaler.transform(df_data)
X_pred = scaler.transform(df_test)

交叉验证和预测。 你的代码如何工作？将数据拆分 10 次，分为训练集和保留集；在训练集上拟合模型 10 次，并计算保留集上的分数。通过这种方式，您可以获得交叉验证分数，但模型仅适合部分数据。因此，最好在整个数据集上拟合模型，然后进行预测:

LogReg.fit(X, y)
novel = LogReg.predict(X_pred)

我想注意到，有一些高级技术，例如堆栈和提升，但如果您学习使用 sklearn，那么最好坚持基础知识。