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我有一个数据集,其中包含 2 个科目的学生成绩以及学生是否被大学录取的结果。我需要对数据进行逻辑回归并找到最佳参数 θ 以最小化损失并预测测试数据的结果。我不想在这里构建任何复杂的非线性网络。
我为逻辑回归定义了损失函数,这样效果很好
predict(X) = sigmoid(X*θ)
loss(X,y) = (1 / length(y)) * sum(-y .* log.(predict(X)) .- (1 - y) .* log.(1 - predict(X)))
我需要最小化这个损失函数并找到最佳的 θ。我想用 Flux.jl 或任何其他库来完成它,这使得它更容易。阅读示例后,我尝试使用 Flux.jl,但无法最大程度地降低成本。
我的代码片段:
function update!(ps, η = .1)
for w in ps
w.data .-= w.grad .* η
print(w.data)
w.grad .= 0
end
end
for i = 1:400
back!(L)
update!((θ, b))
@show L
end
最佳答案
您可以使用 GLM.jl(更简单)或 Flux.jl(更复杂,但总体上更强大)。在代码中我生成了数据,以便您可以检查结果是否正确。另外,我有一个二进制响应变量 - 如果您有目标变量的其他编码,您可能需要稍微更改代码。
这是要运行的代码(您可以调整参数以提高收敛速度 - 我选择了安全的):
using GLM, DataFrames, Flux.Tracker
srand(1)
n = 10000
df = DataFrame(s1=rand(n), s2=rand(n))
df[:y] = rand(n) .< 1 ./ (1 .+ exp.(-(1 .+ 2 .* df[1] .+ 0.5 .* df[2])))
model = glm(@formula(y~s1+s2), df, Binomial(), LogitLink())
x = Matrix(df[1:2])
y = df[3]
W = param(rand(2,1))
b = param(rand(1))
predict(x) = 1.0 ./ (1.0+exp.(-x*W .- b))
loss(x,y) = -sum(log.(predict(x[y,:]))) - sum(log.(1 - predict(x[.!y,:])))
function update!(ps, η = .0001)
for w in ps
w.data .-= w.grad .* η
w.grad .= 0
end
end
i = 1
while true
back!(loss(x,y))
max(maximum(abs.(W.grad)), abs(b.grad[1])) > 0.001 || break
update!((W, b))
i += 1
end
结果如下:
julia> model # GLM result
StatsModels.DataFrameRegressionModel{GLM.GeneralizedLinearModel{GLM.GlmResp{Array{Float64,1},Distributions.Binomial{Float64},GLM.LogitLink},GLM.DensePredChol{Float64,Base.LinAlg.Cholesky{Float64,Array{Float64,2}}}},Array{Float64,2}}
Formula: y ~ 1 + s1 + s2
Coefficients:
Estimate Std.Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.910347 0.0789283 11.5338 <1e-30
s1 2.18707 0.123487 17.7109 <1e-69
s2 0.556293 0.115052 4.83513 <1e-5
julia> (b, W, i) # Flux result with number of iterations needed to converge
(param([0.910362]), param([2.18705; 0.556278]), 1946)
关于machine-learning - 使用 Flux.jl 进行逻辑回归,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49135107/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!