机器学习实践：逻辑回归与过拟合控制

引言：本文旨在为读者提供关于机器学习中逻辑回归及其防止过拟合策略的深入理解，适合有一定编程基础和技术背景的读者。

逻辑回归如何避免过拟合？

过拟合通常发生在模型过于复杂或训练数据量不足的情况下，导致模型在训练集上表现优秀但在未见过的数据上性能不佳。逻辑回归中，可以通过特征选择和正则化两种方式来预防过拟合。特征选择涉及移除不相关或冗余的特征，而正则化则是通过惩罚模型复杂度来实现这一目标。

正则化为何能防止过拟合？

正则化技术通过向损失函数添加一个额外的惩罚项，该惩罚项通常与模型参数的大小成正比。这样做的目的是减少模型参数的绝对值，从而降低模型的复杂度。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。L1正则化倾向于产生稀疏的权重矩阵，即许多权重会变为零，这有助于特征选择；而L2正则化则通过平方项来惩罚大权重，使所有权重都较小，但不会完全变为零。

使用逻辑回归进行实战演练

以下是使用Python和scikit-learn库实现逻辑回归的一个简单示例：

```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()
# 划分数据集为训练集和测试集，比例为7:3
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0).fit(X_train, y_train)
# 评估模型性能
train_score = model.score(X_train, y_train) # 训练集上的准确率
test_score = model.score(X_test, y_test) # 测试集上的准确率
print('训练集准确率:', train_score, '测试集准确率:', test_score)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
print('预测结果:', y_pred)
# 计算预测正确的样本数
correct_predictiOns= np.sum(y_pred == y_test)
print('正确预测数:', correct_predictions, '总样本数:', len(y_test))
```