我在R，python statmodels和sklearn中进行了逻辑回归的一些实验。虽然R和statmodels给出的结果是一致的，但sklearn返回的结果有些不一致。我想了解为什么这些结果不同。 据我所知，它可能与木材下使用的优化算法不同。
具体来说，我使用标准的Default数据集（在ISL book中使用）。以下Python代码将数据读入数据帧Default。
import pandas as pd
# data is available here
Default = pd.read_csv('https://d1pqsl2386xqi9.cloudfront.net/notebooks/Default.csv', index_col=0)
#
Default['default']=Default['default'].map({'No':0, 'Yes':1})
Default['student']=Default['student'].map({'No':0, 'Yes':1})
#
I=Default['default']==0
print("Number of 'default' values :", Default[~I]['balance'].count())
＆＃39;默认＆＃39;值：333。
总共有10000个例子，只有333个阳性
我使用以下
library("ISLR")
data(Default,package='ISLR')
#write.csv(Default,"default.csv")
glm.out=glm('default~balance+income+student', family=binomial, data=Default)
s=summary(glm.out)
print(s)
#
glm.probs=predict(glm.out,type="response")
glm.probs[1:5]
glm.pred=ifelse(glm.probs>0.5,"Yes","No")
#attach(Default)
t=table(glm.pred,Default$default)
print(t)
score=mean(glm.pred==Default$default)
print(paste("score",score))
结果如下
致电：glm（公式=＆＃34;默认〜余额+收入+学生＆＃34;，家庭= 二项式， data =默认）
Deviance Residuals： Min 1Q Median 3Q Max
-2.4691 -0.1418 -0.0557 -0.0203 3.7383系数：
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -1.087e+01 4.923e-01 -22.080 < 2e-16 balance 5.737e-03 2.319e-04 24.738 < 2e-16 income 3.033e-06 8.203e-06 0.370 0.71152 studentYes -6.468e-01 2.363e-01 -2.738 0.00619（二项式族的色散参数为1）
Null deviance: 2920.6 on 9999 degrees of freedom Residual偏差：1599.5对9996自由度AIC：1579.5
Fisher评分迭代次数：8
glm.pred No Yes No 9627 228 Yes 40 1051＆＃34;得分0.9732＆＃34;
我懒得剪切和粘贴使用statmodels获得的结果。可以说它们与R.给出的非常相似。
对于sklearn，我运行了以下代码。
~~
import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
features = Default[[ 'balance', 'income' ]]
target = Default['default']
#
for weight in (None, 'auto'):
print("*"*40+"\nweight:",weight)
classifier = LogisticRegression(C=10000, class_weight=weight, random_state=42)
#C=10000 ~ no regularization
classifier.fit(features, target,) #fit classifier on whole base
print("Intercept", classifier.intercept_)
print("Coefficients", classifier.coef_)
y_true=target
y_pred_cls=classifier.predict_proba(features)[:,1]>0.5
C=confusion_matrix(y_true,y_pred_cls)
score=(C[0,0]+C[1,1])/(C[0,0]+C[1,1]+C[0,1]+C[1,0])
precision=(C[1,1])/(C[1,1]+C[0 ,1])
recall=(C[1,1])/(C[1,1]+C[1,0])
print("\n Confusion matrix")
print(C)
print()
print('{s:{c}<{n}}{num:2.4}'.format(s='Score',n=15,c='', num=score))
print('{s:{c}<{n}}{num:2.4}'.format(s='Precision',n=15,c='', num=precision))
print('{s:{c}<{n}}{num:2.4}'.format(s='Recall',n=15,c='', num=recall))
结果如下：
> ****************************************
>weight: None
>
>Intercept [ -1.94164126e-06]
>
>Coefficients [[ 0.00040756 -0.00012588]]
>
> Confusion matrix
>
> [[9664 3]
> [ 333 0]]
>
> Score 0.9664
> Precision 0.0
> Recall 0.0
>
> ****************************************
>weight: auto
>
>Intercept [-8.15376429]
>
>Coefficients
>[[ 5.67564834e-03 1.95253338e-05]]
>
> Confusion matrix
>
> [[8356 1311]
> [ 34 299]]
>
> Score 0.8655
> Precision 0.1857
> Recall 0.8979
我观察到的是，对于class_weight=None，得分非常好，但没有正面示例被识别出来。精确度和召回率为零。找到的系数非常小，尤其是截距。修改C不会改变事物。
对于class_weight='auto'事情似乎更好但我仍然有一个非常低的精度（太多正面分类）。
再次，改变C没有帮助。如果我手动修改截距，我可以恢复R给出的结果。所以我怀疑这两种情况下的估计结果之间存在差异。由于这在threeshold的规范中具有结果（类似于对重复采样），这可以解释性能的差异。
但是，我欢迎任何有关两种解决方案之间选择的建议，并帮助理解这些差异的根源。谢谢。
答案 0 :(得分：5)
虽然这篇文章很老，但我想给你一个解决方案。在您的帖子中，您将苹果与橙子进行比较。在您的R代码中，您在“默认”上估算“余额，收入和学生”。在您的Python代码中，您只是在“默认”上估算“余额和收入”。当然，你不能得到相同的估计。 此外，差异不能归因于特征缩放，因为与kmeans相比，逻辑回归通常不需要它。
你设置一个高C是正确的，所以没有正规化。如果要获得与R中相同的输出，则必须将解算器更改为“newton-cg”。不同的求解器可以给出不同的结果，但它们仍然产生相同的目标值。只要你的求解器收敛，一切都会好的。
这里的代码可以为您提供与R和Statsmodels相同的估算值：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from patsy import dmatrices #
import numpy as np
# data is available here
Default = pd.read_csv('https://d1pqsl2386xqi9.cloudfront.net/notebooks/Default.csv', index_col=0)
#
Default['default']=Default['default'].map({'No':0, 'Yes':1})
Default['student']=Default['student'].map({'No':0, 'Yes':1})
# use dmatrices to get data frame for logistic regression
y, X = dmatrices('default ~ balance+income+C(student)',
Default,return_type="dataframe")
y = np.ravel(y)
# fit logistic regression
model = LogisticRegression(C = 1e6, fit_intercept=False, solver = "newton-cg", max_iter=10000000)
model = model.fit(X, y)
# examine the coefficients
pd.DataFrame(zip(X.columns, np.transpose(model.coef_)))
答案 1 :(得分：1)
我遇到了类似的问题并最终posting about it on /r/MachineLearning。事实证明，差异可归因于数据标准化。无论scikit-learn使用何种方法来查找模型的参数，如果数据标准化，将会产生更好的结果。 scikit-learn有一些文档讨论预处理数据（包括标准化），可以找到here。
Number of 'default' values : 333
Intercept: [-6.12556565]
Coefficients: [[ 2.73145133 0.27750788]]
Confusion matrix
[[9629 38]
[ 225 108]]
Score 0.9737
Precision 0.7397
Recall 0.3243
# scikit-learn vs. R
# http://stackoverflow.com/questions/28747019/comparison-of-r-statmodels-sklearn-for-a-classification-task-with-logistic-reg
import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn import preprocessing
# Data is available here.
Default = pd.read_csv('https://d1pqsl2386xqi9.cloudfront.net/notebooks/Default.csv', index_col = 0)
Default['default'] = Default['default'].map({'No':0, 'Yes':1})
Default['student'] = Default['student'].map({'No':0, 'Yes':1})
I = Default['default'] == 0
print("Number of 'default' values : {0}".format(Default[~I]['balance'].count()))
feats = ['balance', 'income']
Default[feats] = preprocessing.scale(Default[feats])
# C = 1e6 ~ no regularization.
classifier = LogisticRegression(C = 1e6, random_state = 42)
classifier.fit(Default[feats], Default['default']) #fit classifier on whole base
print("Intercept: {0}".format(classifier.intercept_))
print("Coefficients: {0}".format(classifier.coef_))
y_true = Default['default']
y_pred_cls = classifier.predict_proba(Default[feats])[:,1] > 0.5
confusion = confusion_matrix(y_true, y_pred_cls)
score = float((confusion[0, 0] + confusion[1, 1])) / float((confusion[0, 0] + confusion[1, 1] + confusion[0, 1] + confusion[1, 0]))
precision = float((confusion[1, 1])) / float((confusion[1, 1] + confusion[0, 1]))
recall = float((confusion[1, 1])) / float((confusion[1, 1] + confusion[1, 0]))
print("\nConfusion matrix")
print(confusion)
print('\n{s:{c}<{n}}{num:2.4}'.format(s = 'Score', n = 15, c = '', num = score))
print('{s:{c}<{n}}{num:2.4}'.format(s = 'Precision', n = 15, c = '', num = precision))
print('{s:{c}<{n}}{num:2.4}'.format(s = 'Recall', n = 15, c = '', num = recall))