python逻辑回归预测之信用卡逾期实战（附源码）

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不同于线性回归是预测出来具体的值，逻辑回归本质上是分类问题，逻辑回归将值映射到（0，1）集合。

逻辑回归是根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。逻辑回归在线性回归的基础上，通过引入sigmoid函数，将线性回归的输出值映射到（0，1）上，接下来使用阈值将结果转换成0或1就能够完成两类问题的预测。

问题描述：某银行搜集乐园用户贷款，收入和信用卡是否逾期的信息，使用这些数据建立一个能预测信用卡逾期情况的逻辑回归模型，使用梯度下降法确定模型参数，并绘图显示损失函数的变化过程。

数据部分示意图如下

 初始数据可视化如下

 经过逻辑回归后分界线可视化如下

损失函数可视化如下 可以看到随着迭代次数的增加损失函数一直在减小 直到收敛

 

 源代码如下

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')
df=pd.read_csv(r"credit-overdue.csv")
print(df.head())
from matplotlib import  pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
matplotlib.rcParams['font.size'] = 10
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

plt.figure(figsize=(10,6))
map_size={0:20,1:100}
size=list(map(lambda x:map_size[x],df['overdue']))
plt.scatter(df['debt'],df['income'],s=size,c=df['overdue'],marker='v')
plt.show()


#step 3
def sigmoid(z):#逻辑函数 把值放缩到0 1之间
    sigmoid=1/(1+np.exp(-z))
    return  sigmoid
def loss(h,y):#损失函数
    loss=(-y*np.log(h)-(1-y)*np.log(1-h)).mean()
    return  loss
def gradient(X,h,y):#梯度下降
    gradient=np.dot(X.T,(h-y)/y.shape[0])
    return  gradient
#逻辑回归函数
def Logistic_Regression(x,y,lr,num_iter):
    intercept=np.ones((x.shape[0],1))
    x=np.concatenate((intercept,x),axis=1)
    w=np.zeros(x.shape[1])
    l_list=[]
    for i in range(num_iter):#梯度迭代下降
        z=np.dot(x,w)#线性函数
        h=sigmoid(z)
        g=gradient(x,h,y)
        w-=lr*g
        z=np.dot(x,w)
        h=sigmoid(z)
        l=loss(h,y)
        l_list.append(l)
    return l,w
x=df[['debt','income']].values
y=df['overdue'].values
lr=0.01
num_iter=30000
l_y=Logistic_Regression(x,y,lr,num_iter)

L=Logistic_Regression(x,y,lr,num_iter)
print("第一个为损失函数值 第二个为梯度下降")
print(l_y)
plt.figure(figsize=(10,6))
map_size={0:20,1:100}
size=list(map(lambda x:map_size[x],df['overdue']))
plt.scatter(df['debt'],df['income'],s=size,c=df['overdue'],marker='v')
x1_min,x1_max=df['debt'].min(),df['debt'].max()
x2_min,x2_max=df['income'].min(),df['income'].max()
xx1,xx2=np.meshgrid(np.linspace(x1_min,x1_max),np.linspace(x2_min,x2_max))
grid=np.c_[xx1.ravel(),xx2.ravel()]
probs=(np.dot(grid,np.array([L[1][1:3]]).T)+L[1][0]).reshape(xx1.shape)
plt.contour(xx1,xx2,probs,levels=[0],linewidths=1,colors='red')
plt.show()
'''
plt.plot([i for i in range(len(l_y))],l_y)
plt.xlabel("迭代次数")
plt.ylabel("损失函数")
plt.show()
'''

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