深入理解 sklearn 中的逻辑回归与 Lasso 回归

在 sklearn 这个强大的机器学习库中，逻辑回归（Logistic Regression）和 Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是两种常用的回归模型。它们各自有着独特的特点和应用场景，下面我们将分别进行介绍。

一、逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归虽然名为“回归”，但实际上是一种分类算法。它通过将线性回归的输出通过 sigmoid 函数映射到 (0, 1) 之间，从而实现对样本类别的概率预测。在 sklearn 中，逻辑回归可以通过 LogisticRegression 类来实现。

1. 参数介绍

• solver：优化算法选择，默认为 ‘lbfgs’。可选值有 ‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’。其中 ‘liblinear’ 适用于小数据集，而 ‘lbfgs’ 适用于大数据集。
• penalty：正则化项选择，默认为 ‘l2’。可选值有 ‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’。其中 ‘l1’ 是 Lasso 回归，’l2’ 是 Ridge 回归。
• C：正则化强度，默认为 1.0。较小的值指定更强的正则化。
• multi_class：多类策略选择，默认为 ‘auto’。可选值有 ‘auto’, ‘multinomial’, ‘multinomial,ovr’, ‘ovr’。’multinomial’ 用于多类逻辑回归，’ovr’ 用于一对多策略。

2. 应用场景与注意事项

逻辑回归适用于二分类和多分类问题，尤其适合处理特征之间存在相关性的场景。在使用时，需要注意以下几点：

• 特征缩放：逻辑回归对特征的尺度敏感，因此在使用前最好对特征进行归一化或标准化处理。
• 正则化选择：根据实际问题选择合适的正则化项和强度，以防止过拟合。
• 类别平衡：当样本类别分布不平衡时，可以通过设置 class_weight 参数来平衡不同类别的权重。

二、Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）

Lasso 回归是一种线性回归模型，通过在损失函数中加入 L1 正则化项来实现特征的稀疏性。在 sklearn 中，Lasso 回归可以通过 Lasso 类来实现。

1. 参数介绍

• alpha：正则化强度，默认为 1.0。较大的值指定更强的正则化，即更多的特征系数被压缩为零。
• fit_intercept：是否计算截距，默认为 True。
• normalize：是否对特征进行归一化，默认为 False。如果为 True，则会在回归前对每个特征进行归一化处理。
• precompute：是否提前计算 Gram 矩阵，默认为 False。对于大数据集，将此参数设为 True 可以加速计算。
• copy_X：是否复制特征数据，默认为 True。如果为 False，则直接在原始特征数据上进行计算，可能会改变输入数据的值。

2. 应用场景与注意事项

Lasso 回归适用于特征选择和数据降维，尤其适合处理高维数据集和存在多重共线性的场景。在使用时，需要注意以下几点：

• 特征选择：Lasso 回归可以自动选择重要的特征，通过查看系数矩阵可以得知哪些特征被保留，哪些特征被压缩为零。
• 正则化强度：选择合适的 alpha 值对模型性能至关重要，需要通过交叉验证等方法来寻找最优值。
• 数据标准化：由于 Lasso 回归对特征的尺度敏感，因此在使用前最好对特征进行标准化处理。

总结

逻辑回归和 Lasso 回归是两种常用的回归模型，在 sklearn 库中提供了丰富的参数设置以满足不同场景的需求。通过深入了解它们的原理和应用场景，我们可以更好地选择合适的模型来解决实际问题。同时，也需要注意在使用过程中的一些细节和注意事项，以保证模型的性能和稳定性。