本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python 中sklearn的LogisticRegression这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建LogisticRegression，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，下面最简单介绍：
虽然名称中有回归但其功能多实现的是分类，逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。
详细的原理请大家百度，本文的主要目的是看怎么用该算法
在正式给出代码之前我们先了解一下中文短信的特点，它不像外文那样每个单词都以空格分开，我们中文的词都是连在一起的，而我们要实现识别短信这一功能最主要的就是要看词在正常和垃圾短信里面分别出现的次数这一参数，所以我们必须要做的就是对短信进行分词，关于分词技术有很多，我们这里使用jieba分词技术，大家可以使用命令pip install jieba进行安装，关于它的使用非常简单，这里给一个简单的小例子：
import jieba.posseg as pseg
words=pseg.cut("你就是我的全部")
for key in words:
print (key.word,key.flag)
输出为：
接下来介绍TF-IDF权重:
TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率,逆向文件频率(inverse document frequency，IDF)是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。
所以我们在得到分词后就要计算每个词的TF-IDF权重依此为参数作为算法的特征值，是否为垃圾短信为分类类型值
总结下步骤就是：分词------------计算TF-IDF权重------------选用算法就行分类(本文用LogisticRegression逻辑回归)
程序分为两个模块: 模块一是测试训练后的模型的试准确率，召回率等信息
模块二是预测待判断的短信
大家可以分开运行查看结果
其中train_data.txt是用来训练的数据集如下：每一行代表一条短信，开头为0代表正常信息，1为垃圾信息
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demand prediction.txt为要预测的短信:(每一行代表一条短信)
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源程序如下：
#总体思路就是:分词-----计算TF-IDF权重-----选用模型预测
import warnings
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.externals import joblib
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
from sklearn import metrics
import jieba.posseg as pseg
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
#忽略一些版本不兼容等警告
warnings.filterwarnings("ignore")
#从磁盘读取y原始数据进行训练
X = []
Y1 = []
Y2 = []
f = open('train_data.txt')
for v in f:
X.append([v.strip('\n').split('/')[0],v.strip('\n').split('/')[1]]) #strip('\n')是去除换行符\n
f.close()
#进行分词，分词后保存在Y中
for i in range(len(X)):
words=pseg.cut(X[i][1])
str1=""
for key in words:
str1+=key.word
str1+=' '
Y1.append(str1) #短信内容
Y2.append(X[i][0]) #是否是垃圾的标志
#将样本分为训练集和测试集
x_train_Chinese, x_test_Chinese, y_train, y_test = train_test_split(Y1,Y2,train_size=0.99)
#通过TfidfVectorizer算出TF-IDF权重
vectorizer=TfidfVectorizer()
x_train=vectorizer.fit_transform(x_train_Chinese)
'''
#模块一:测试准确率，召回率等信息表
#核心代码
classifier=LogisticRegression()
classifier.fit(x_train,y_train)
y_tanin_predict=classifier.predict(x_train)
print(metrics.classification_report(y_train,y_tanin_predict)) #包含准确率，召回率等信息表
print(metrics.confusion_matrix(y_train,y_tanin_predict)) #混淆矩阵
'''
#模块二:预测信息
#读取待预测的短息读取到X1中
X1 = []
X2 = []
f = open('demand prediction.txt')
for v in f:
X1.append(v.strip('\n'))
f.close()
#进行分词，分词后保存在X2中
for i in range(len(X1)):
words=pseg.cut(X1[i])
str1=""
for key in words:
str1+=key.word
str1+=' '
X2.append(str1) #短信内容
#计算待预测短息的TF-IDF权重
x_demand_prediction=vectorizer.transform(X2)
#预测
classifier=LogisticRegression()
classifier.fit(x_train,y_train)
y_predict=classifier.predict(x_demand_prediction)
#输出
print('----------------------------------------短信预测结果------------------------------------------')
for i in range(len(X1)):
if int(y_predict[i])==0:
print('正常短信:'+X1[i]+'\n')
else:
print('垃圾短信:'+X2[i]+'\n')
模块一的结果：
模块二结果：
从结果来看并不是很理想起码第六条短信(我公司的X万...........)就没有预测成功，因为我的学习集太少了，如果给与足够多的样本让其学习，结果会更好，本文重在说明原理，所以就选取了很少的样本，大家可以自己去下载一些数据测试
关于预测英文的类同，一定程度上更简单，因为不用分词，关于英文的数据网上有很多，这里就可出一个吧
https://github.com/Mryangkaitong/python-Machine-learning/tree/master/LogisticRegression
其中结尾的ham代表正常邮件，Spam代表垃圾邮件，如果大家感兴趣可以自己试一试吧！！！
更多算法可以参看博主其他文章，或者github：https://github.com/Mryangkaitong/python-Machine-learning