西南交大机器学习实验3:逻辑回归模型构建与性能评估
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更新于2024-08-03
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本实验是西南交通大学机器学习课程中的第三个实践项目,主要聚焦于逻辑回归模型的理解和应用。实验目的是让学生通过实际操作掌握逻辑回归的基本原理、模型构建方法,并学会如何对分类问题进行预测,以及如何评估模型在分类任务中的性能。学生需要使用Python编程语言,配合numpy和matplotlib库进行实验。
实验的核心内容包括以下几个步骤:
1. **数据预处理**:首先从两个CSV文件('experiment_03_training_set.csv'和'experiment_03_testing_set.csv')中读取训练集和测试集的数据。数据集包含特征和对应的类别标签,为了适应逻辑回归模型,需要在输入特征矩阵(X)中添加一列常数项(通常是全1的列),以便于偏置项的处理。
2. **逻辑回归模型**:实现sigmoid激活函数,用于计算给定输入(x)和权重向量(w)的预测概率。sigmoid函数是逻辑回归的核心,它将线性组合的结果映射到0到1之间,便于解释为分类的概率。
3. **损失函数**:使用交叉熵作为损失函数,它衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。损失函数计算的是所有样本的平均损失,有助于优化算法寻找最小化预测误差的方向。
4. **梯度计算**:为了优化模型参数(权重),需要计算损失函数关于权重的梯度。这个函数返回的是根据当前预测结果和真实标签计算出的梯度值,用于后续的梯度下降或类似优化算法。
5. **模型初始化**:设置一个初始的权重向量(w),通常为零向量,用于开始模型训练。
6. **模型训练与性能评估**:利用训练数据集执行逻辑回归模型的训练,通过迭代更新权重来最小化损失函数。训练完成后,使用混淆矩阵、错误率、精度、查全率、查准率和F1分数等指标来评估模型在测试集上的性能。这些指标帮助理解模型在分类问题上的准确性和效率。
实验要求学生编写并提交包含关键代码、中文注释和必要说明的完整实验报告。这不仅锻炼了他们的编程能力,还提升了他们对逻辑回归模型在实际问题中应用的理解,以及如何通过模型评估来优化模型性能的能力。整个过程强调理论与实践相结合,强化了机器学习基础。
2023-07-17 上传
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