吴裕雄--天生自然python机器学习：使用Logistic回归从疝气病症预测病马的死亡率

 

，除了部分指标主观和难以测量外，该数据还存在一个问题，数据集中有
30%的值是缺失的。下面将首先介绍如何处理数据集中的数据缺失问题，然 后 再 利 用 Logistic回 归
和随机梯度上升算法来预测病马的生死。

准备数据：处理被据中的缺失值

因为有时候数据相当昂贵，扔掉和重新获取
都是不可取的，所以必须采用一些方法来解决这个问题。

下面给出了一些可选的做法：

这里选择实数0来替换所有缺失值，恰好能适用于Logistic回归。这样做的直觉在
于 ，我们需要的是一个在更新时不会影响系数的值。回归系数的更新公式如下：

使 用 Logistic
回归方法进行分类并不需要做很多工作，所需做的只是把测试集上每个特征向量乘以最优化方法
得来的回归系数，再将该乘积结果求和，最后输人到sigmoid 函数中即可0 如果对应的sigmoid值
大于0.5就预测类别标签为1,否则为0。

def classifyVector(inX, weights):
    prob = sigmoid(sum(inX*weights))
    if prob > 0.5: 
        return 1.0
    else:
        return 0.0

def colicTest():
    frTrain = open('F:\machinelearninginaction\Ch05\horseColicTraining.txt')
    frTest = open('F:\machinelearninginaction\Ch05\horseColicTest.txt')
    trainingSet = []
    trainingLabels = []
    for line in frTrain.readlines():
        currLine = line.strip().split('	')
        lineArr =[]
        for i in range(21):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        trainingSet.append(lineArr)
        trainingLabels.append(float(currLine[21]))
    trainWeights = stocGradAscent1(array(trainingSet), trainingLabels, 1000)
    errorCount = 0; numTestVec = 0.0
    for line in frTest.readlines():
        numTestVec += 1.0
        currLine = line.strip().split('	')
        lineArr =[]
        for i in range(21):
            lineArr.append(float(currLine[i]))
        if int(classifyVector(array(lineArr), trainWeights))!= int(currLine[21]):
            errorCount += 1
    errorRate = (float(errorCount)/numTestVec)
    print("the error rate of this test is: %f" % errorRate)
    return errorRate

def multiTest():
    numTests = 10; errorSum=0.0
    for k in range(numTests):
        errorSum += colicTest()
    print("after %d iterations the average error rate is: %f" % (numTests, errorSum/float(numTests)))
    
multiTest()

 小结：