逻辑回归算法:如何找出薅羊毛用户?

逻辑回归算法,本质上属于分类算法,可以用来预测某事件发生的概率。怎么理解逻辑回归算法呢?本文便做了基本原理、应用场景和优缺点等方面的拆解,一起来看一下吧。

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。

逻辑回归算法:如何找出薅羊毛用户?

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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