逻辑回归算法：如何找出薅羊毛用户？

上篇文章我们介绍了线性回归算法，今天我们来学习逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法。

大家应该还记得，我们在找出薅羊毛用户的文章里提到过，当时使用的算法就是逻辑回归算法。

虽然名字里有“回归”两字，但实际上它却是一个分类算法，用来预测某事件发生的概率。

一、基本原理

在找出薅羊毛用户的时候，我们发现影响结果的条件主要有用户夜间活动比例、操作频率等。

如果我们用线性回归算法解决该问题的话，可以得到用户属于薅羊毛的一个指标：a1*夜间活动比例 a2*操作频率 … b。

这个指标越大，属于薅羊毛用户的嫌疑也就越大，再找出几个阈值，就可以把用户分为正常、疑似、高危三类。

我们用线性回归算法貌似也能很顺利的完成任务。

但是如果存在几条比较离谱的异常数据，线性回归的那条线就会产生很大的偏移，导致预测结果不准确。

这个时候，我们可以用逻辑回归来解决这个问题。

逻辑回归的思路是使用平滑函数（如sigmod函数）将线性回归预测的具体值，转化成0到1之间的概率值，以减少极端值对整体分布的影响。

逻辑回归得到的输出值就是事件发生的概率，如果输出概率>0.5，说明大概率是薅羊毛用户，否则大概率是正常用户。

我们也可以看出线性回归和逻辑回归的区别：

• 线性回归输出的是具体的预测值，可以用来预测具体价格，解决的是回归问题。
• 逻辑回归输出的是事件发生的概率，可以根据概率大小进行分类。

逻辑回归一般采用交叉熵函数作为损失函数的评估目标。

交叉熵损失函数一般用来度量实际输出与期望输出之间的距离，交叉熵值越小，说明预测的误差越小，模型效果也就越好。

二、应用场景

逻辑回归是一种常用的分类算法，适用于许多不同的应用场景：

• 信用评估：预测个人或企业的信用风险，帮助银行和金融机构进行信贷决策。
• 疾病预测：根据患者的临床特征和医学检测结果，预测患者是否患有某种疾病，如糖尿病、高血压等。
• 市场预测：预测市场趋势或产品销售量，帮助企业制定营销策略和业务决策。
• 欺诈检测：识别信用卡欺诈、网络诈骗等欺诈行为，帮助金融机构和电商平台提高安全性。
• 用户行为分析：预测用户的行为，如购买意愿、流失风险等，以优化个性化推荐和用户体验。
• 市场调研：分析市场调研数据，预测消费者对产品或服务的偏好和购买意愿。
• 网络点击率预测：预测广告或推广内容的点击率，帮助广告主优化广告投放策略。
• 人口统计学研究：分析人口统计数据，预测人口群体的行为和趋势，如选民投票行为、购买决策等。

三、优缺点

逻辑回归的优点：

• 简单直观：易于理解和解释，适用于初学者入门。
• 计算效率高：计算速度较快，适用于大规模数据集。
• 可解释性强：可以提供每个特征对分类结果的影响程度，有助于理解变量之间的关系。
• 可以处理线性和非线性关系：可以通过添加交互项、多项式特征等进行扩展，以适应非线性关系。

逻辑回归的缺点：

• 对特征工程要求高：对特征的线性关系假设要求较高，需要进行特征工程来处理非线性关系。
• 对异常值敏感：对异常值较为敏感，异常值的存在可能会对模型的拟合产生较大影响。
• 无法处理复杂的关系：无法捕捉到特征之间的复杂关系，如交互作用、非线性关系等。
• 对多重共线性敏感：当自变量之间存在高度相关性时，稳定性和可靠性可能会受到影响。

四、总结

本文我们介绍了逻辑回归的原理、应用场景和优缺点，逻辑回归是在线性回归的基础上，将预测值转化为事件的概率，用来解决分类问题。

下篇文章，我们来聊一聊决策树和随机森林算法，敬请期待。

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