逻辑回归自变量探讨

逻辑回归作为一种关键的统计方法，在数据琢磨中广泛应用。那么在进行逻辑回归琢磨时自变量有哪些特殊要求呢？本文将从优良几个角度进行阐述，并给相应的解决方案。

一、 变量之间的独立性

在逻辑回归中，自变量的独立性至关关键。高大度相关的自变量兴许弄得模型输出不确定。为避免这种情况，能自变量间的相关系数：

import pandas as pd
corr_matrix = df.corr.round
sns.heatmap

二、 线性关系要求

与线性回归不同，逻辑回归不要求自变量和因变量呈线性关系。逻辑回归一个线性关系的数据：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
lr = LogisticRegression
lr.fit
model = SelectFromModel
X_new = model.transform
df_new = pd.DataFrame

三、 自变量数量的管束

过许多的自变量会使模型变得麻烦，弄得过拟合。所以呢，在逻辑回归中，通常需要对自变量进行特征选择或特征提取。以下代码展示了怎么用sklearn中的L1正则化方法进行特征选择：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample
df_resampled = pd.concat, pd.DataFrame], axis=1)

四、自变量的标准化

自变量的标准化也是逻辑回归中需要注意的问题。由于逻辑回归基于梯度减少法优化，自变量的缩放比例兴许关系到优化后来啊。以下代码展示了怎么用sklearn中的StandardScaler函数对自变量进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler
X_scaled = scaler.fit_transform
df_scaled = pd.DataFrame
df_scaled = y

五、 解决类别不平衡问题

在二分类问题中，不同类别样本数量差异较巨大时逻辑回归模型兴许会出现偏差。为解决这一问题，可通过样本沉采样、数据增有力等方法处理类别不平衡问题。以下代码展示了怎么用imblearn库中的RandomOverSampler函数对数据进行过采样：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
lr = LogisticRegression
lr.fit
model = SelectFromModel
X_new = model.transform
df_new = pd.DataFrame

六、

逻辑回归对自变量有一定的要求。本文从变量的线性关系、 变量之间的独立性、自变量数量的管束、自变量的标准化和优良决类别不平衡问题等方面进行了阐述，并给出了相应的Python代码示例。在实际应用中，我们需要效果。

可验证的预测：以后 因为数据量的许多些和算法的优化，逻辑回归在各个领域的应用将越来越广泛。欢迎用实际体验验证这一观点。