Python数据分析与挖掘实战—挖掘建模_因变量是0和1用什么模型

常用的分类与预测算法

1回归模型分类

1线性回归---自变量因变量线性关系，最小二乘法求解

2非线性回归--自变量因变量非线性关系，函数变换为线性关系，或非线性最小二乘方法求解

3logistic回归--因变量一般有1和0两种取值，将因变量的取值范围控制再0-1范围内

4岭回归--自变量之间具有多重共线性

5主成分回归--自变量之间具有多重共线性

一般自变量和因变量之间存在线性关系的时候，就可以用线性回归的方法，而两者之间呈现的是某种曲线特性时，就用非线性回归，当自变量之间出现多重共线时，用最小二乘估计的回归系数不准确，则主要用岭回归和主成分回归法。此处的logistics回归属于概率性非线性回归，对于二分类问题，y只有是否两个值，1和0，在自变量x1，x2，x3作用下y取值为是的概率为p，取值为否的概率为1-p。

logistics回归  p=P(y=1|X)，取0概率是1-p，取1和取0的概率之比为p/1-p，成为事件的优势比odds，odds取对数得到Logistic变换Logit（p）=ln（p/1-p），再令Logit（p）=ln（p/1-p）=z ，则可以求出p=1/1+e^-z，则为Logistic函数。

p在0，1之间变换时，odds取值为0，+无穷，ln（p/1-p）的取值范围事-无穷，+无穷

logistics回归模型步骤

1根据挖掘目的设置特征，并筛选特征x1，x2...xp

使用sklearn中的feature_selection库，F检验来给出特征的F值和P值，筛选出F大的，p小的值。RFE（递归特征消除）和SS（稳定性选择）

2列出回归方程ln（p/1-p）=β0+β1x1+...+βpxp+e

3估计回归系数

4模型检验

5预测控制

随机逻辑回归进行特征筛选，逻辑回归进行模型训练评估

#-*-coding:utf-8-*-

import pandas as pd

filename='bankloan.xls'
data = pd.read_excel(filename)
x=data.iloc[:,:8].as_matrix()
y=data.iloc[:,8].as_matrix()

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR
rlr = RLR()
rlr.fit(x,y)#训练模型
print rlr.get_support()#获取筛选结果
print rlr.scores_#获取评分
print ','.join(data.columns[rlr.get_support()])#有效特征为
x=data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() #筛选好特征
print x

lr = LR()
lr.fit(x,y)#训练模型
print(lr.score(x,y))#模型的平均正确率，使用训练样本测试