Question

我正在尝试在Python中重现以下R结果。在这种特殊情况下，R预测技能低于Python技能，但在我的经验中通常不是这种情况（因此想要在Python中重现结果的原因），所以请在此处忽略该细节。

目的是预测花种（'versicolor'0或'virginica'1）。我们有100个标记样本，每个样本由4个花特征组成：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度。我将数据分为训练（60％的数据）和测试集（40％的数据）。将10倍交叉验证应用于训练集以搜索最佳lambda（在scikit-learn中优化的参数为“C”）。

我在R中使用glmnet，alpha设置为1（对于LASSO惩罚），对于python，scikit-learn的LogisticRegressionCV函数使用“liblinear”求解器（唯一的求解器，可以与L1惩罚一起使用）。交叉验证中使用的评分指标在两种语言之间是相同的。然而，不知何故，模型结果是不同的（每个特征的截距和系数变化相当大）。

R代码

library(glmnet)
library(datasets)
data(iris)

y <- as.numeric(iris[,5])
X <- iris[y!=1, 1:4]
y <- y[y!=1]-2

n_sample = NROW(X)

w = .6
X_train = X[0:(w * n_sample),]  # (60, 4)
y_train = y[0:(w * n_sample)]   # (60,)
X_test = X[((w * n_sample)+1):n_sample,]  # (40, 4)
y_test = y[((w * n_sample)+1):n_sample]   # (40,)

# set alpha=1 for LASSO and alpha=0 for ridge regression
# use class for logistic regression
set.seed(0)
model_lambda <- cv.glmnet(as.matrix(X_train), as.factor(y_train),
                        nfolds = 10, alpha=1, family="binomial", type.measure="class")

best_s  <- model_lambda$lambda.1se
pred <- as.numeric(predict(model_lambda, newx=as.matrix(X_test), type="class" , s=best_s))

# best lambda
print(best_s)
# 0.04136537

# fraction correct
print(sum(y_test==pred)/NROW(pred))   
# 0.75

# model coefficients
print(coef(model_lambda, s=best_s))
#(Intercept)  -14.680479
#Sepal.Length   0        
#Sepal.Width   0
#Petal.Length   1.181747
#Petal.Width    4.592025

Python代码

from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X = X[y != 0]  # four features. Disregard one of the 3 species.                                                                                                                 
y = y[y != 0]-1  # two species: 'versicolor' (0), 'virginica' (1). Disregard one of the 3 species.                                                                               

n_sample = len(X)

w = .6
X_train = X[:int(w * n_sample)]  # (60, 4)
y_train = y[:int(w * n_sample)]  # (60,)
X_test = X[int(w * n_sample):]  # (40, 4)
y_test = y[int(w * n_sample):]  # (40,)

X_train_fit = StandardScaler().fit(X_train)
X_train_transformed = X_train_fit.transform(X_train)

clf = LogisticRegressionCV(n_jobs=2, penalty='l1', solver='liblinear', cv=10, scoring = ‘accuracy’, random_state=0)
clf.fit(X_train_transformed, y_train)

print clf.score(X_train_fit.transform(X_test), y_test)  # score is 0.775
print clf.intercept_  #-1.83569557
print clf.coef_  # [ 0,  0, 0.65930981, 1.17808155] (sepal length, sepal width, petal length, petal width)
print clf.C_  # optimal lambda: 0.35938137

Answer 1

以上示例中有一些不同之处：

系数的比例
- glmnet（https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/glmnet.pdf）标准化数据和＆＃34;系数总是以原始比例返回＆＃34;。因此，在调用glmnet之前，您没有扩展数据。
- Python代码标准化数据，然后适合标准化数据。在这种情况下，coefs是标准化的规模，而不是原始规模。这使得示例之间的系数不可比较。
LogisticRegressionCV默认使用分层折叠。 glmnet使用k-fold。
他们拟合不同的方程式。请注意，scikit-learn logistic（http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression）与后勤方面的正规化相符合。 glmnet将正则化置于惩罚之上。
选择正规化强度试试 - glmnet默认为100 lambda来试试。 scikit LogisticRegressionCV默认为10.由于scikit求解方程，范围介于1e-4和1e4之间（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV.html#sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV）。
宽容度不同。在我遇到的一些问题中，收紧公差会显着改变系数。
- glmnet默认 thresh 为1e-7
- LogisticRegressionCV默认 tol 至1e-4
- 即使将它们制作成相同，它们也可能无法衡量同样的事情。我不知道什么是liblinear措施。 glmnet - ＆＃34;每个内部坐标下降循环继续，直到任何系数更新后目标的最大变化小于零偏差的阈值。＆＃34;

您可能想尝试打印正则化路径以查看它们是否非常相似，只是停止在不同的强度上。然后你可以研究一下原因。

即使改变了你可以改变的东西，但不是以上所有，你可能得不到相同的系数或结果。虽然您在不同的软件中解决了同样的问题，但软件如何解决问题可能会有所不同。我们看到不同的尺度，不同的方程，不同的默认值，不同的求解器等。

Answer 2

你在这里遇到的问题是数据集的排序（注意我没有检查过R代码，但我确定这是问题）。如果我运行你的代码然后运行这个

print np.bincount(y_train) # [50 10]
print np.bincount(y_test) # [ 0 40]

您可以看到训练集不代表测试集。但是，如果我对Python代码进行了一些更改，那么我的测试准确度为0.9。

from sklearn import datasets
from sklearn import preprocessing
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X = X[y != 0]  # four features. Disregard one of the 3 species.                                                                                                                 
y = y[y != 0]-1  # two species: 'versicolor' (0), 'virginica' (1). Disregard one of the 3 species.                                                                               

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, 
                                                                    test_size=0.4,
                                                                    random_state=42,
                                                                    stratify=y)


X_train_fit = StandardScaler().fit(X_train)
X_train_transformed = X_train_fit.transform(X_train)

clf = LogisticRegressionCV(n_jobs=2, penalty='l1', solver='liblinear', cv=10, scoring = 'accuracy', random_state=0)
clf.fit(X_train_transformed, y_train)

print clf.score(X_train_fit.transform(X_test), y_test)  # score is 0.9
print clf.intercept_  #0.
print clf.coef_  # [ 0., 0. ,0., 0.30066888] (sepal length, sepal width, petal length, petal width)
print clf.C_ # [ 0.04641589]

Answer 3

我不得不在这里采取一些措施。

首先，“对于python，scikit-learn的LogisticRegressionCV函数与”liblinear“解算器（唯一可以与L1惩罚一起使用的求解器）”。这显然是错误的，除非你打算以某种更明确的方式对其进行限定。只需看看sklearn.linear_model类的描述，你会看到一些特别提到L1的。我相信其他人也允许你实现它，但我真的不想算数。

其次，您分割数据的方法不太理想。在拆分后查看输入和输出，您会发现在拆分中，所有测试样本的目标值都是1，而目标1只占训练样本的1/6。这种不平衡不能代表目标的分布，会导致您的模型不合适。例如，只需使用开箱即用的sklearn.model_selection.train_test_split，然后完全按照您的方式重新调整LogisticRegressionCV分类器，就会产生.92

的精确度

现在所说的都是glmnet package for python，您可以使用此软件包复制结果。本项目的作者撰写了一篇博客，讨论了尝试使用sklearn重新创建glmnet结果时的一些限制。具体做法是：

“Scikit-Learn有一些类似于glmnet，ElasticNetCV和LogisticRegressionCV的求解器，但它们有一些局限性。第一个仅适用于线性回归，后者不能处理弹性净惩罚。” - Bill Lattner GLMNET FOR PYTHON

使用Iris数据集

3 个答案: