引言

在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为推动社会进步和商业创新的重要驱动力。它涉及到从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化业务流程、提高运营效率和创造新的商业机会。大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、交通、零售、政府治理等。

大数据的重要性

1. 决策支持：大数据提供了丰富的信息，帮助企业和组织做出更加科学和精准的决策。
2. 市场洞察：通过分析消费者行为和市场趋势，企业可以更好地理解客户需求，开发新产品或服务。
3. 风险管理：在金融领域，大数据分析有助于识别和预防欺诈行为，评估信用风险。
4. 运营优化：通过分析生产和供应链数据，企业可以优化资源配置，提高效率。
5. 个性化服务：在零售和电子商务领域，大数据帮助企业实现个性化推荐，提升客户体验。

逻辑回归及其在数据分析中的作用

逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，属于监督学习中的分类算法。它用于预测一个二元结果（如是/否，成功/失败，1/0等）的概率。逻辑回归的核心思想是使用一个或多个预测变量（特征）来估计一个事件发生的可能性。

在数据分析中，逻辑回归扮演着重要的角色：

1. 预测分析：逻辑回归可以预测特定事件的发生概率，如预测客户是否会购买产品，或者预测疾病是否会发生。
2. 风险评估：在金融领域，逻辑回归常用于信用评分，评估贷款申请者的违约风险。
3. 分类问题：逻辑回归是解决二分类问题的基本工具，它通过学习输入特征和输出标签之间的关系，对新的数据点进行分类。
4. 特征关系分析：逻辑回归模型可以揭示不同特征与目标变量之间的关系，为进一步的分析提供洞见。

一、逻辑回归的概念

逻辑回归又称逻辑回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，自变量可以包括很多因素，因变量常为二分类结果 。常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域，例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

逻辑回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的都差不多 。因此，这两类回归可以归于广义线性模型。如果是连续的，就是多重线性回归;如果是二项分布，就是逻辑回归;如果是泊松分布，就是泊松回归;如果是负二项分布，就是负二项回归。

二、逻辑回归原理

逻辑回归虽然名字里带“回归”，但是实际上它是一种分类方法，主要用于二分类问题，所以需要使用logistic函数(或称为sigmoid函数)，函数形式为:

逻辑回归首先把样本映射到[0,1]之间的数值，这就归功于sigmoid函数，可以把任何连续的值映射到[0,1]之间，数越大越趋向于0，越小越趋近于1。在逻辑回归中还有一个非常重要的步骤是选定阈值，意思是确定一个值作为阈值，如选定闹值为0.5，那么小于0.5的预测为负例，哪怕结果是0.49，也将这个样本预测为负例，反之则为正例。但由于只是根据阈值进行预测，误差都是存在的，所以选定阈值时需要选择可以接受误差的程度。

三、实战案例市民属性与早餐饮品的关系分析

逻辑回归在分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关，简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响。本节通过一个具体的实例，使读者能够加深对逻辑回归模型的理解，掌握如何使用Python编程语言及阿里云机器学习 PAI平台，进行基于逻辑回归算法的数据分析。

1.数据分析任务

本节实例提供某卫生组织收集的人群类型属性及早餐饮品数据，需要分析不同类型的人群与早餐饮品间的关系，要求通过逻辑回归算法，建立人群与早餐饮品间的逻辑关系,以达成通过人群属性预测早餐饮品的目标。其中数据文件为ods_breakfast_info.csv 。

2.基于 Python 编程语言实现

①开发前准备工作:确保本机已安装Anaconda3-5.1.0及以关系分析市民属性与早餐饮品的上版本，准备本地数据文件ods_breakfast_info.csv，运行Jupyter Notebook 程序，在Web浏览器中新建Python3 文件。

②导入所需的Python 模块。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report

 ③加载CSV数据文件，并对数据进行必要的观察和探索。

#读取数据
dataset=pd.read_csv("D:/lhr/ods_breakfast_info.csv",encoding="gb2312")
#查看数据：查看数据的前几条记录
dataset.head()

 

dataset.info()

dataset.describe()

④区分输入及输出数据，其中输人数据为人群属性，输出数据为早餐饮品

#查看各类别计数
dataset["breakfast"].value_counts()
#区分特征及标签数据
x=dataset[["age","gender","occupation","marital_status"]].values
y=dataset["breakfast"].values
dataset["breakfast"].values

⑤设置随机数种子，确保结果可重现，并按比例随机拆分训练样本和测试样本

#设置随机数种子
np.random.seed=123
#拆分样本
(train_x,test_x,train_y,test_y)=train_test_split(x,y,train_size=0.8,test_size=0.2)

⑥使用多分类函数 multinomial构建逻辑回归模型，并通过样本集对模型进行训练

model=LogisticRegression(multi_class="multinomial",solver="newton-cg")
model.fit(train_x,train_y)

 

⑦使用精准率 Precision、召回率Recall、FI-score等指标对模型进行评价

print("模型评分:",model.score(test_x,test_y))
print(classification_report(test_y,model.predict(test_x)))

⑧利用模型预测新的数据

print(model.predict([[4,0,1,1]]))
print("概率：",model.predict_proba([[4,0,1,1]]).max())

通过比较测试集中的属性“breakfast”和预测得到的结果，可以得出预测正确的概率为0.7198，说明使用逻辑回归建立的模型预测效果较好，在分类问题上可以选择使用逻辑回归算法进行建模和预测。