Python Sklearn Logistic回归模型错误拟合

2023年8月15日 388次阅读

对于逻辑回归,我试图从Wikipedia
logistic regression页面重现结果.所以,我的代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

x = np.array([0.5, 0.75, 1, 1.25, 1.5, 1.75, 1.75, 2, 2.25, 2.5, 2.75, 3, 3.25, 3.5, 4, 4.25, 4.5, 4.75, 5, 5.5])
y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

logistic = LogisticRegression()
logistic.fit(x[:, None], y)

但是如何获得拟合模型的摘要,具体如下：

            Coefficient  Std.Error  z-value  P-value (Wald)
Intercept   −4.0777      1.7610     −2.316    0.0206
Hours        1.5046      0.6287      2.393    0.0167

这就是维基百科页面对拟合模型的影响.如果我尝试使用系数和截距的打印,我将收到如下内容：

print(logistic.coef_)
print(logistic.intercept_)

[[ 0.61126347]]

[-1.36550178]

这显然是不同的.

问题是,为什么我的结果与维基百科页面上的结果不同？

最佳答案 维基百科示例不包括模型参数的正则化,但sklearn的LogisticRegression默认使用L2正则化.
Set the inverse regularization strength, C, to a very high value to use no regularization,例如,

logistic = LogisticRegression(penalty='l2', C=1e4)
logistic.fit(x[:, None],y)

print(logistic.coef_)
print(logistic.intercept_)

# [[ 1.50459727]]
# [-4.07757136]
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