使用Logistic回归预测马疝病存活：2020春季面试题

"这篇资源是关于使用机器学习解决实际问题的实验指导书，特别是通过Logistic回归预测患疝气病的马的存活情况。实验涵盖了多种机器学习算法，包括K-近邻、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归和SVM，以及监督学习中的分类和回归算法的应用。" 在机器学习领域，Logistic回归是一种广泛应用的二分类模型，尤其适合处理像预测马的存活这样的二元问题。在这个案例中，我们面临的是一个含有368个样本和28个特征的数据集，其中30%的值缺失。数据集反映了医院检测马疝病的各种指标，有些指标可能存在主观性和难以量化的特性，如马的疼痛程度。 在预处理数据时，选择用0来填充缺失值是一个常见的方法。由于sigmoid函数在输入为0时输出0.5，这意味着它对预测结果没有倾向性，因此用0代替缺失值不会对回归系数的计算产生影响。这种方法虽然简单，但在某些情况下可能并不理想，因为它假设缺失值与其他值之间不存在关联性。 实验1.5中，Logistic回归算法的实现目的是构建分类模型，以预测马是否能从疝气病中存活下来。Logistic回归的核心在于通过拟合一个 logistic 函数，将线性回归的结果映射到 (0,1) 区间，形成概率预测。它适用于处理离散型输出变量的问题，如本例中的存活与死亡。 在实际应用Logistic回归时，需要注意以下几点： 1. 数据预处理：除了填充缺失值，还需要进行数据清洗，比如处理异常值，标准化或归一化数值特征。 2. 模型训练：通过最大似然估计或梯度下降法找到最佳参数。 3. 模型评估：使用准确率、查准率、查全率、F1分数等指标评估模型性能。 4. 模型解释：Logistic回归可以给出特征的重要性，有助于理解哪些因素对预测结果有显著影响。 实验还涵盖了其他分类算法，如K-近邻（KNN）、决策树、朴素贝叶斯和SVM，这些方法各有特点，适应不同的数据特性和应用场景。例如，KNN基于实例学习，决策树易于理解和解释，朴素贝叶斯基于概率和特征独立假设，而SVM则通过构造最优超平面实现分类。 这个实验资源旨在通过一系列实际问题，让学生掌握并应用不同的机器学习算法，提升他们对监督学习的理解和实践能力。同时，它也强调了数据预处理的重要性，以及在面对缺失值时的处理策略。