人工智能基础 课件 3.6~3.7 贫困生判别.pptx

贫困生判别

深入分析—3.6—

小明同学为了探究逻辑回归算法的原理，他以贫困生判定案例进行探索。

几列数据分别为是否贫困生、平均每次消费的金额、单次最小的消费金额、单次最大的消费金额、总消费金额。其中贫困生标注为1，非贫困生标注为0。

试一试请在计算机或草稿纸上画出总消费金额和是否贫困生的关系，如果使用线性回归算法，这个回归线大致怎么画？自己试试吧。想一想有了回归线，能否使用回归线来区分学生是否为贫困生？

逻辑回归，虽然被称为回归，但其实际上是分类模型。逻辑回归因其简单易于解释、可并行化、可解释性强，深受工业界喜爱。那为什么不可以用线性回归做分类呢？3.6.1为什么用逻辑回归

那为什么不可以用线性回归做分类呢？

如图所示画出了贫困与否和特征的关系图3.6.1为什么用逻辑回归0102有了这条回归斜线，你能区分贫困和非贫困吗？写出你的理由。你认为应该如何来理解这条回归斜线？使用回归方法

如图所示，我们可以为所选特征设置一个阈值，根据特征的值与阈值的比较来预测是否贫困。也就是找到一个分界线对应的值，设置这个值为阈值，大于阈值的是贫困生，否则非贫困生。3.6.1为什么用逻辑回归

但是这条回归线到底代表什么呢？3.6.1为什么用逻辑回归

为什么回归线想要让所有点尽可能接近呢?3.6.1为什么用逻辑回归

3.6.1为什么用逻辑回归为了解决这些问题，我们可以想象，最好能做出图所示的结果。如果可以的话，只要计算出来贫困的概率比阈值大，就预测为是贫困，否则就是非贫困。

3.6.1为什么用逻辑回归如图所示类似的线，能够解决上述的两个问题吗？为什么？想一想

3.6.1为什么用逻辑回归现在的问题，就是如何能将直线变弯呢?

我们使用Sigmoid函数将线性回归的直线转为一个S形曲线。Sigmoid函数为：3.6.2从线性回归到逻辑回归??

这个例子中，阈值的两侧有不同的贫困结果，这条线就叫判定边界(DecisionBoundary)，我们可以调整判定边界来调整判定的结果。3.6.3判定边界

假设学校对贫困生资助的预算充足，如图3-23所示的判定边界可以如何移动？假设学校对贫困生资助的预算不足，如图3-23所示的判定边界可以如何移动？3.6.3判定边界

在前面线性回归问题中，我们可以使用决定系数来评价模型，在分类问题中，我们使用ROC/AUC、F1等指标，这些指标都是值越接近1越好。3.6.4评价指标与模型解释

2网络中奖诈骗我们主要使用“分布”小部件对数据进行探索性分析。我们已经尝试过使用“散点图”小部件可视化数据，这里尝试通过“分布”小部件来查看

项目总结—3.7—

本章以图形化的方式着重阐述了分类问题，为什么要采用逻辑回归方法，以及逻辑回归的基本思想和方法。通过学生身边的贫困生判别的案例，分析了分类问题，并在“橙现智能”中采用逻辑回归算法实现了贫困生的判定。接着深入分析逻辑回归理论，通过上节课的线性回归方法的逐步引导，过渡到逻辑回归算法，集合图形化的分析及软件实操，方便学生真正地理解与应用。