机器学习——逻辑回归案例——泰坦尼克号乘客生还

古城微笑少年丶 2023-09-30 12:36 156阅读 0赞

> 提示：本案例使用逻辑回归模型，进行二分类

**目录**

一、逻辑回归是什么？

二、使用步骤

1.需要引入库

2.首先导入读取数据模块pandas读入数据

3、查看不同属性的生还情况

4、数据预处理

5、模型构建与训练

三、模型评估

6.预测测试数据

7.绘制混淆矩阵

8.绘制ROC曲线，并计算AUC。

总结

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**前言**

泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船之一。

1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为"不沉"的"泰坦尼克号"在与冰山相撞后沉没。不幸的是，船上的每个人都没有足够的救生艇，导致2224名乘客和船员中有1502人死亡。

虽然生存中有一些运气因素，但似乎有些群体比其他群体更有可能生存下来。

我们要求您建立一个预测模型，以回答以下问题："什么样的人更有可能生存？"使用乘客数据（即姓名，年龄，性别，社会经济阶层等）。

它是一个二分类问题，要求根据乘客的相关信息去预测乘客的生还，我们使用逻辑回归模型去预测，本案例训练集可以在这里下载：

[https://download.csdn.net/download/qq\_21402983/85068980![icon-default.png_t_M276][]https://download.csdn.net/download/qq\_21402983/85068980][https_download.csdn.net_download_qq_21402983_85068980_icon-default.png_t_M276_https_download.csdn.net_download_qq_21402983_85068980]

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`提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考`

## 一、逻辑回归是什么？ ##

简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘。

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

## 二、使用步骤 ##

### 1.需要引入库 ###

代码如下（示例）：``

import matplotlib.pyplot as plt
    
    import pandas as pd
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression

### 2.首先导入读取数据模块pandas读入数据 ###

代码如下（示例）：``

import pandas as pd                       
    data=pd.read_csv("train.csv")                #读取数据
    data.info()                                  #查看数据框的所有信息

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_13_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

在Age、Cabin、Embarked中发现有缺失值

data.describe()

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1][]

### 3、查看不同属性的生还情况 ###

1、按性别查看

import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
    Survived_m=data.Survived[data.Sex == 'male'].value_counts()
    Survived_f=data.Survived[data.Sex=='female'].value_counts()
    df=pd.DataFrame({'男性':Survived_m,'女性':Survived_f})
    df.plot(kind='bar',stacked=True,rot=0)
    plt.title('按性别看是否生还')
    plt.xlabel('生还')
    plt.ylabel('人数')

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

2、按不同的登船港口乘客的生还情况

Survived_0=data.Embarked[data.Survived == 0].value_counts()
    Survived_1=data.Embarked[data.Survived == 1].value_counts()
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
    df=pd.DataFrame({'生还':Survived_1,'未生还':Survived_0})
    df.plot(kind='bar',stacked=True,rot=0)
    plt.title('各登船港口乘客是否生还')
    plt.xlabel('登船港口')
    plt.ylabel('人数')

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

### 4、数据预处理 ###

#删除一些无关信息
    data.drop(['Name','PassengerId','Ticket','Cabin'],axis=1,inplace=True)
    data['Age']=data['Age'].fillna(data['Age'].mean())
    data['Fare']=data['Fare'].fillna(data['Fare'].mean())
    data['Embarked']=data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].value_counts().index[0])
    
    #将性别与登船港口进行独热编码
    dumm=pd.get_dummies(data[['Sex','Embarked']],drop_first=True)
    data=pd.concat([data,dumm],axis=1)
    data.drop(['Sex','Embarked'],axis=1,inplace=True)
    
    #数据缩放
    data['Age']=(data['Age']-data['Age'].min()) / (data['Age'].max()-data['Age'].min())
    data['Fare']=(data['Fare']-data['Fare'].min()) / (data['Fare'].max()-data['Fare'].min())
    print(data.describe())

划分训练集和测试集，用于评估模型

#划分训练集和测试集，既预留一部分数据(30%),用于评估模型。
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X=data.drop('Survived',axis=1)
    y=data.Survived
    X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)

### 5、模型构建与训练 ###

创建模型：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    LR=LogisticRegression()

训练模型：

LR.fit(X_train,y_train)
    print('训练集准确率：\n',LR.score(X_train,y_train))
    print('验证集准确率：\n',LR.score(X_test,y_test))

测得准确率为：

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2][]

## **三、模型评估** ##

接下来我们对模型进行评估

### 6.预测测试数据 ###

y_pred=LR.predict(X_test)

### 7.绘制混淆矩阵 ###

from sklearn import metrics
    print(metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred),)

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3][]

print(metrics.precision_score(y_test,y_pred))
    print(metrics.recall_score(y_test,y_pred))
    print(metrics.f1_score(y_test,y_pred))
    print(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred))

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4][]

使用分类报告的形式显示所有类别的查准率、查全率和F1分数等。

print(metrics.classification_report(y_test,y_pred))

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5][]

### 8.绘制ROC曲线，并计算AUC。 ###

#每个样例属于正类的概率值
    y_pred_prob =LR.predict_proba(X_test)
    
    #计算ROC曲线，既真正例率、假正率等
    fpr,tpr,thresholds = metrics.roc_curve(y_test,y_pred_prob[:,1])
    
    #计算AUC值
    auc1=metrics.auc(fpr,tpr)
    print(auc1)

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 6][]

绘制ROC曲线

import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    plt.plot(fpr,tpr,lw=2,label='ROC curve(area={:.2f})'.format(auc1))
    plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('Frue Positive Rate')
    plt.title('Receiver opsitive cRatr')
    plt.legend(loc='lower right')

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7][]

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## 总结 ##

可以看到，该模型在测试集上的准确率高于训练集上的准确率，没有过拟合，可以考虑增加模型参数或复杂度。逻辑回归模型关于泰坦尼克号乘客生还能达到较好的预测效果

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[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/ead7f65f928e46b1b52502dd23a76aaa.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA54y_X-WQjOWtpg==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16