14、逻辑回归中的变量处理与评估

最新推荐文章于 2025-11-21 23:09:11 发布
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分类专栏： 数据挖掘的统计与机器学习 文章标签： 逻辑回归 变量变换 数据拉直
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逻辑回归中的变量处理与评估

1. 案例研究中的数据拉直

在处理数据时，我们常常会遇到需要将数据关系进行拉直的情况。以 FD1_OPEN 与 LGT_TXN 的关系为例，其关系曲线存在凸起，需要进行调整。
- 确定调整方向 ：根据凸起规则，对于 FD1_OPEN 与 LGT_TXN 的关系，由于 LGT_TXN 是逻辑回归框架中明确的因变量，对其进行变换会产生不合理结果，所以选择对 FD1_OPEN 进行降阶变换。
- 降阶变换操作 ：使用幂次为 ½, 0, −½, −1, 和 −2 对 FD1_OPEN 进行变换，得到以下新变量：
- 平方根变换：FD1_SQRT
- 以 10 为底的对数变换：FD1_LOG
- 负倒数平方根变换：FD1_RPRT
- 负倒数变换：FD1_RCP
- 负倒数平方变换：FD1_RSQ

变换方式 新变量名称
平方根 FD1_SQRT
对数 FD1_LOG
负倒数平方根 FD1_RPRT
负倒数 FD1_RCP
负
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### 逻辑回归中的变量探索分析 #### 数据预处理的重要性 为了提升逻辑回归模型的表现，在构建模型之前，数据预处理是不可或缺的一环。这包括但不限于标准化和归一化操作，这些技术能够有效改善诸如逻辑回归这样的分类算法的效果，不仅加快训练过程而且增强预测精度[^1]。 #### 特征选择的方法论 针对特征选择这一环节，存在多种策略可供采用： - **基于统计测试的选择** 过滤法作为初步筛选手段之一，依赖于特定的统计度量标准来进行特征挑选。例如F检验（ANOVA），这是一种评估单个特征与目标变量间是否存在显著关联的有效工具；当面对离散型的目标变量时，则应选用`f_classif`类执行F检验分类[^4]。 - **利用正则化的回归模型** 对于希望同时完成降维并保留解释性的场景下，Lasso回归提供了一种优雅解决方案。通过引入L1范数惩罚至成本函数内部，使得部分不重要的权重趋向零进而被剔除掉，最终达到精简输入维度的目的。值得注意的是，即使原本设计为解决连续输出问题而生，经适当转换后同样适用于二元分类任务——即所谓的Logistic Lasso形式[^3]。 #### 实际案例展示 下面给出一段Python代码片段用来说明如何运用上述提到的一些技巧实施完整的流程： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LassoCV from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif import pandas as pd # 假设df是我们已经加载好的DataFrame对象，最后一列为标签列'y' X = df.iloc[:, :-1].values y = df['y'].values # 应用标准化/归一化 scaler = StandardScaler() # 或者使用MinMaxScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用F检验选取最佳k个特征 selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5).fit(X_scaled, y) selected_features = selector.transform(X_scaled) # 构建带L1正则项的逻辑斯谛回归器 lasso_logreg = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear').fit(selected_features, y) ```
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