信用卡违约客户的预测模型的选择(四）logistic模型及模型比较

logistic模型

为改进测试权重的结果，首先设置weights权重为1，然后基于其进行向量梯度递减，进行梯度递减的计算量较大，为了减少计算量可进行随机梯度递减计算。梯度递减算法自适应减小预测结果与实际结果之间的差值。

调整参数alpha = 4/(1.0+j+i)+0.0001

实参数旨在避免随着调优的进行alpha趋近于零。I,j随着迭代不断增加，alpha逐渐减小，降低参数调整的幅度。在这里我们选取的迭代次数为500次。

def stocGradAscent1(dataMatrix, classLabels, numIter=500):
    m,n = shape(dataMatrix)
    weights = ones(n)   #定义初始单位矩阵
    dataIndex=[]
    for j in range(numIter):
        dataIndex = list(range(m))
        for i in range(m):
            alpha = 4/(1.0+j+i)+0.0001    # 定义常量值防止alpha趋近1
            randIndex = int(random.uniform(0,len(dataIndex))) 
            h = sigmoid(sum(dataMatrix[dataIndex[randIndex]]*weights))
            error = classLabels[dataIndex[randIndex]] - h
            weights = weights + alpha * error * dataMatrix[dataIndex[randIndex]]
            del(dataIndex[randIndex])
    return weights

随机梯度下降算法每次基于训练数据集中的一个随机向量（alpha/weights/