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本文答复了对于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在 R 中用 glm()函数拟合和评估这些模型等等？
Logistic 回归是机器学习从统计学畛域的一种技术。它是用一个或多个解释变量对二项式后果进行建模的一种弱小的统计办法。它通过应用逻辑函数预计概率来掂量分类因变量和一个或多个自变量之间的关系，这就是逻辑散布。
本 R 教程将领导你实现逻辑回归的简略执行。
- 你将首先摸索逻辑回归背地的实践：你将理解更多对于与线性回归的区别以及逻辑回归模型的样子。你还会发现多指标和序数逻辑回归。
- 接下来，你将解决 R 中的逻辑回归问题：你不仅要摸索一个数据集，还要应用 R 中弱小的 glm()函数拟合逻辑回归模型，评估后果并解决过拟合问题。
提醒：如果你有趣味将你的线性回归技能进步到一个新的程度，也能够思考加入咱们的 R 语言课程!
回归剖析：简介
逻辑回归是一种回归剖析技术。回归剖析是一套统计过程，你能够用它来预计变量之间的关系。更具体地说，你用这套技术来模仿和剖析一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。回归剖析帮忙你理解当一个自变量被调整而其余变量被固定时，因变量的典型值如何变动。
正如你曾经读到的，有各种回归技术。你能够通过观察三个方面来辨别它们：自变量的数量、因变量的类型和回归线的形态。
线性回归
线性回归是最广为人知的建模技术之一。简而言之，它容许你应用线性关系来预测 Y 的（均匀）数值，对于 X 的一个给定值，用一条直线。这条线被称为 “ 回归线 ”。
因而，线性回归模型是 y =ax+b。该模型假如因变量 y 是定量的。然而，在许多状况下，因变量是定性的，或者换句话说，是分类的。例如，性别是定性的，取值为男性或女性。
预测一个察看值的定性反馈能够被称为对该察看值进行分类，因为它波及到将察看值调配到一个类别或等级。另一方面，常常用于分类的办法首先预测定性变量的每个类别的概率，作为进行分类的根底。
线性回归不可能预测概率。例如，如果你应用线性回归为二元因变量建模，所产生的模型可能不会将预测的 Y 值限度在 0 和 1 之内。这里就是逻辑回归发挥作用的中央，你能够失去一个反映事件产生概率的概率分数。
Logistic 逻辑回归
逻辑回归是分类技术的一个实例，你能够用它来预测一个定性的反馈。更具体地说，逻辑回归是对性别属于某个特定类别的概率建模。
这意味着，如果你想做性别分类，其中反馈性别属于男性或女性这两个类别中的一个，你将应用逻辑回归模型来预计性别属于某个特定类别的概率。
例如，给定长头发的性别的概率能够写成：。
Pr(gender=female|longhair)(缩写为 p(longhair))的值将在 0 和 1 之间。那么，对于任何给定的 longhair 值，能够对性别进行预测。
鉴于 X 是解释变量，Y 是因变量，那么你应该如何建设 p(X)=Pr(Y=1|X)和 X 之间的关系模型？线性回归模型表示这些概率为。
这种办法的问题是，任何时候对编码为 0 或 1 的二元因变量进行直线拟合，原则上咱们总是能够预测 X 的某些值的 p(X)<0，其余值的 p(X)>1。
为了防止这个问题，你能够应用 logistic 函数来建设 p(X)的模型，对于 X 的所有值，它的输入在 0 和 1 之间。
对数函数总是会产生一个 S 型曲线，所以无论 X 的值是多少，咱们都会失去一个正当的预测。
上述方程也能够重构为：
数量
被称为几率比，能够在 0 和∞之间取任何值。靠近 0 和∞的几率值别离示意 p（X）的概率非常低和十分高。
通过从上式中对两边取对数，你能够失去。
左手边被称为 Logit。在一个逻辑回归模型中，减少一个单位的 X 会使对数扭转 β0。但无论 X 的价值如何，如果 β1 是正的，那么减少 X 将与减少 P(X)相干，如果 β1 是负的，那么减少 X 将与缩小 P(X)相干。
系数 β0 和 β1 是未知的，必须依据现有的训练数据来预计。对于逻辑回归，你能够应用最大似然，一种弱小的统计技术。让咱们再来看看你的性别分类的例子。
你寻求 β0 和 β1 的估计值，将这些估计值插入 p(X)的模型中，对于所有的女性样本，产生一个靠近于 1 的数字，对于所有的非女性样本，产生一个靠近于 0 的数字。
能够用一个叫做似然函数的数学方程来正式化。
抉择估计值 β0 和 β1 是为了使这个似然函数最大化。一旦系数被预计进去，你就能够简略地计算出在任何长发的状况下是女性的概率。总的来说，最大似然法是拟合非线性模型的一个十分好的办法。
多项式 Logistic 回归
到目前为止，本教程只关注了二项式逻辑回归，因为你是将实例分类为男性或女性。多项式 Logistic 回归模型是二项式 Logistic 回归模型的一个简略扩大，当探索性变量有两个以上的名义（无序）类别时，你能够应用该模型。
在多项式逻辑回归中，探索性变量被虚构编码为多个 1 / 0 变量。除了一个类别外，所有类别都有一个变量，所以如果有 M 个类别，就会有 M -1M- 1 个虚构变量。每个类别的虚构变量在其类别中的值为 1，在所有其余类别中的值为 0。有一个类别，即参考类别，不须要它本人的虚构变量，因为它是由所有其余变量都是 0 来惟一辨认的。
而后，多叉逻辑回归为每个虚构变量预计一个独自的二元逻辑回归模型。后果是 M -1M- 1 二元逻辑回归模型。每个模型都传播了预测因素对该类别胜利概率的影响，与参考类别相比拟。
有序 logistic 逻辑回归
除了多叉逻辑回归，你还有有序逻辑回归，它是二叉逻辑回归的另一个延长。有序回归是用来预测具备 “ 有序 “ 的多个类别和自变量的因变量。你曾经在这种类型的逻辑回归的名称中看到了这一点，因为 “ 有序 “ 意味着 “ 类别的程序 ”。
换句话说，它被用来剖析因变量（有多个有序档次）与一个或多个自变量的关系。
例如，你正在进行客户访谈，评估他们对咱们新公布产品的满意度。你的工作是向受访者提出一个问题，他们的答案介于称心 - 称心或不称心 - 十分不称心之间。为了很好地概括答案，你在答复中退出了一些等级，如十分不称心，不称心，中立，称心，十分称心。这有助于你察看类别中的天然秩序。
用 glm 进行 R 语言的 Logistic 回归
在本节中，你将钻研一个二元逻辑回归的例子，你将用 ISLR 包解决这个问题，它将为你提供数据集，glm()函数个别用于拟合狭义线性模型，将用于拟合逻辑回归模型。
加载数据
首先要做的是装置和加载 ISLR 包，它有你要应用的所有数据集。
在本教程中，你将应用股市数据集。该数据集显示了 2001 年至 2005 年间规范普尔 500 股票指数的每日收益率。
摸索数据
让咱们来摸索一下。names()对于查看数据框上的内容很有用，head()是对前几行的一瞥，而 summary()也很有用。
summary()函数为你提供了数据框架上每个变量的简略总结。你能够看到有成交量，收盘价，和涨跌方向。你将应用 “ 涨跌方向 “ 作为因变量，因为它显示了自前一天以来市场是上涨还是上涨。
数据的可视化
数据可视化兴许是总结和理解你的数据的最快和最有用的办法。你将从独自摸索数字变量开始。
直方图提供了一个数字变量的柱状图，它被分成若干个局部，其高度显示了属于每个局部的实例的数量。它们对于取得一个属性的散布特色是很有用的。
for(i in 1:8)hist(Smarket\[,i\]
这是极难看到的，但大多数变量显示出高斯或双高斯的散布。
你能够用盒状图和盒须图以不同的形式来察看数据的散布。盒子包含了数据的两头 50%，线显示了中位数，图中的须线显示了数据的正当范畴。任何在须线之外的点都是离群值。
for(i in 1:8) boxplot(Smarket\[,i\]
你能够看到，Lags 和 Today 都有一个相似的范畴。除此之外，没有任何离群值的迹象。
缺失数据对建模有很大影响。因而，你能够应用缺失图来疾速理解数据集中的缺失数据量。X 轴显示属性，Y 轴显示实例。水平线示意一个实例的缺失数据，垂直块示意一个属性的缺失数据。
mis(col=c("blue", "red")
在这个数据集中没有缺失数据!
让咱们开始计算每一对数字变量之间的相关性。这些成对的相干关系能够绘制在相关矩阵图中，理解哪些变量在一起变动。
corrplot(correlations, method="circle")
应用点表示法，蓝色代表正相干，红色代表负相关。点越大，相关度越大。你能够看到矩阵是对称的，对角线是齐全正相干的，因为它显示了每个变量与本身的相关性。然而，没有一个变量是互相关联的。
咱们来做一个数据图。有一个 pair()函数能够将 Smarket 中的变量绘制成一个散点图矩阵。在这种状况下，” 涨跌方向 ”，你的二元因变量，是色彩指标。
看起来这里没有什么关联性。该类变量来自于变量今日收益，所以涨和跌做了划分。
让咱们来看看按方向值细分的每个变量的密度散布。像下面的散点图矩阵一样，按方向绘制的密度图能够帮忙看到涨和跌的方向。它还能够帮忙理解一个变量的方向的重叠状况。
Plot(x=x, y=y, plot="density", scales=scales)
你能够看到，所有这些变量的方向值都是重叠的，这意味着仅凭一两个变量很难预测上涨或上涨。
建设 Logistic 回归模型
当初你调用 glm.fit()函数。你传递给这个函数的第一个参数是一个 R 公式。在这种状况下，该公式表明方向是因变量，而滞后和成交量变量是预测因素。正如你在介绍中看到的，glm 通常用于拟合狭义线性模型。
然而，在这种状况下，你须要明确示意你想拟合一个逻辑回归模型。你通过将族参数设置为二项式来解决这个问题。这样，你就通知 glm()把拟合一个逻辑回归模型，而不是能够拟合 glm 的许多其余模型中的一个。
接下来，你能够做一个 summary()，它通知你一些对于拟合的信息。
正如你所看到的，summary()返回每个系数的估计值、标准误差、z-score 和 p 值。看上去没有一个系数是显著的。它还给出了有效偏差（仅指平均值的偏差）和残差偏差（蕴含所有预测因素的模型的偏差）。两者之间的差别十分小，而且有 6 个自由度。
你把 glm.fit()的预测后果调配给 glm.probs，类型等于因变量。这将对你用来拟合模型的训练数据进行预测，并给我一个拟合概率的向量。
你看一下前 5 个概率，它们十分靠近 50%。
probs\[1:5\]
当初我将依据滞后期和其余预测因素对市场是上涨还是上涨做出预测。特地是，我将通过 0.5 的阈值将概率变成分类。为了做到这一点，我应用 ifelse()命令。
ifelse(probs > 0.5, "Up", "Down")glm.pred 是一个真和假的向量。如果 glm.probs 大于 0.5，glm.pred 调用 "Up"；否则，调用 "False"。
在这里，你附上数据框架 Smarket，并制作一个 glm.pred 的表格，这是上一个方向的上涨和上涨。你还能够取其中的平均值。
从表中看，对角线上的实例是你取得正确分类的中央，而对角线外的实例是你分类谬误的中央。看起来你犯了很多谬误。平均值给出的比例是 0.52。
创立训练样本和测试样本
你怎么能做得更好呢？把数据分成训练集和测试集是一个好的策略。
# 生成训练和测试集
train = Year<2005
predict(glm.fit,
newdata = Smarket\[!train,\],
type = "response")让咱们具体看看这个代码块。
train 等于比 2005 年少的那一年。对于所有小于 2005 年的年份，你会失去一个 true；否则，我会失去一个 false。- 而后你用 glm.fit()从新拟合模型，只是子集等于 ’train’，这意味着它只拟合小于 2005 年的数据。
- 而后你再次对 glm.probs 应用 predict()函数来预测大于或等于 2005 年的残余数据。对于新的数据，你给了它 Smarket，用!”train “ 作为索引（如果年份大于或等于 2005，train 为真）。你将类型设置为 “ 因变量 “ 以预测概率。
- 最初，你对 glm.pred 再次应用 ifelse()函数来生成上涨和上涨变量。
你当初做一个新的变量来存储测试数据的新子集，并把它叫做 Direction.2005。因变量依然是方向。你制作一个表格并计算这个新测试集的平均值。
Direction.2005 = Direction\[!train\]
比以前的状况还蹩脚。怎么会呈现这种状况？
解决适度拟合的问题
好吧，你可能对数据进行了适度拟合。为了解决这个问题，你要拟合一个较小的模型，应用 Lag1、Lag2、Lag3 作为预测因子，从而撇开所有其余变量。代码的其余部分是一样的。
# 拟合一个较小的模型
glm(family = binomial, subset = train)
好吧，你失去了 59% 的分类率，不算太差。应用较小的模型仿佛体现得更好。
最初，你对 glm.fit 做一个 summary()，看看是否有任何显著的变动。
没有什么变得很重要，至多 P 值更好了，表明对性能的预测有所提高。
结语
所以，这个对于应用 glm()函数和设置族为二项式建设逻辑回归模型的 R 教程就完结了。glm()并不假如因变量和自变量之间的线性关系。然而，它假设 logit 模型中的链接函数和自变量之间存在线性关系，我心愿你能学到有价值的货色。
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