Разберись в Data Science

Начнем с простого и рассмотрим данные из десяти прошлых заявок, используя в качестве входных параметров только средний балл. Поскольку компьютеры понимают лишь числа, вы можете преобразовать ответы «да» и «нет» в значения 1 и 0 соответственно, то есть 1 обозначает положительный класс. Данные представлены в табл. 10.1. Общая тенденция неудивительна: студенты с более высоким средним баллом имеют больше шансов получить приглашение на собеседование.

Табл. 10.1. Простой набор данных для логистической регрессии: использование среднего балла для прогнозирования вероятности приглашения на собеседование

Если бы вы попытались применить к этим данным метод линейной регрессии, описанный в предыдущей главе, вы получили бы весьма странные результаты. Например, если мы введем данные из табл. 10.1 в статистическую программу и сгенерируем регрессионную модель, то получим уравнение следующего вида:

Приглашение = (0,5) × Средний балл – 1,1

Однако давайте задумаемся об этой модели. Предположим, что средний балл нового соискателя составляет 2,0. В этом случае регрессионная модель выдала бы результат: Приглашение = (0,5) × (2,0) – 1,1 = –0,1. А если бы средний балл кандидата составлял 4,0, то результат был бы равен 0,9. Но что означают числа –0,1 и 0,9 в контексте предсказания того, получит ли кандидат приглашение на собеседование? (Мы тоже точно не знаем.)

Что могло бы оказаться полезным, так это прогноз вероятности получения такого приглашения на основе среднего балла соискателя. Например, вы знаете, что для соискателей со средним баллом 2,0 вероятность получения приглашения на собеседование составляет 4 %, а для соискателей со средним баллом 4,0 – 92 %. Эта информация имеет отношение к поставленной задаче, поскольку позволяет вам ввести правила классификации будущих кандидатов. Однако помните о том, что значения вероятности должны находиться в пределах от 0 до 1 включительно, а модели регрессии не работают в рамках этих ограничений и могут выдавать абсолютно любое значение. Поэтому линейная регрессия не является оптимальным методом для решения данной задачи.

Таким образом, вам нужно как-то ограничить результат решения уравнения вида y = mx + b

, чтобы гарантировать его нахождение в подходящем диапазоне вероятностей. Именно это и делает логистическая регрессия: она «втискивает» выходные данные в диапазон от 0 до 1, предоставляя пользователю вероятность принадлежности результата к положительному классу (в данном случае: приглашение = «да»).

Рассмотрим уравнение логистической регрессии:

Вероятность принадлежности к положительному классу при условии

Вам наверняка уже знаком фрагмент mx+b, поскольку это формула линейной регрессии. Только теперь она является частью уравнения, называемого логистической функцией (отсюда и название логистической регрессии)

[95], которая гарантирует то, что полученное число является значением вероятности.

Для большей ясности рассмотрим несколько графиков. На рис. 10.1 представлены три диаграммы рассеяния, построенные на основе данных из табл. 10.1. (В предыдущей главе при построении «линии наилучшего соответствия» мы получили похожий набор из трех графиков.) Каждый из этих графиков отражает разный набор входных значений для m и b в уравнении (1). Напомним, что в случае линейной регрессии значения m и b модулировали оптимальное положение линии, минимизирующее величину ошибки, выражаемую суммой квадратов. Но мы установили, что прямая линия линейной регрессии не может хорошо соответствовать этим данным, поскольку выходит за пределы 0 слева и за пределы 1 справа. Однако уравнение (1) вне зависимости от значений m и b

всегда будет давать S-образную кривую, лежащую в диапазоне от 0 до 1.

Рис. 10.1. Подгонка различных моделей логистической регрессии к данным. Модель справа соответствует им лучше всего

Проанализируйте левый и средний графики на рис. 10.1 и определите их слабые места. На левом графике пунктирной линией показана модель, которая слишком уверенно предсказывает то, что высокий средний балл приведет к приглашению на собеседование, упуская при этом кандидата со средним баллом 3,5, который это приглашение не получил. Модель, показанная на среднем графике, выдает неоправданно низкую вероятность для студентов с низким средним баллом. Согласно ей, студент со средним баллом в 2,8, которого пригласили на собеседование, имел на это почти нулевой шанс. Крайний правый график на рис. 10.1 может похвастаться оптимальным балансом. Этот результат применения алгоритма логистической регрессии наилучшим образом уравновешивает левую и среднюю диаграммы и с математической точки зрения является оптимизированным решением для имеющихся точек данных. Полученная в результате модель логистической регрессии имеет следующее уравнение:

Вероятность получения приглашения при данном среднем балле =