Regressão logística: Scikit Learn vs glmnet

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Estou tentando duplicar os resultados da sklearnbiblioteca de regressão logística usando o glmnetpacote em R.

A partir da documentação dasklearn regressão logística , ele está tentando minimizar a função de custo sob pena de l2

min_{W, c} \frac{1}{2} W^{T} W + C \sum_{Eu = 1}^{N} registro (\exp (- y_{Eu} (X_{Eu}^{T} W + c)) + 1)

$\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1)$

Das vinhetas de glmnet, sua implementação minimiza uma função de custo ligeiramente diferente

min_{β, β_{0 0}} - [\frac{1}{N} \sum_{Eu = 1}^{N} y_{Eu} (β_{0 0} + x_{Eu}^{T} β) - registro (1 + e^{(β_{0 0} + x_{Eu}^{T} β)})] + λ [(α - 1) | | β | |_{2}^{2} / 2 + α | | β | |_{1}]

$\min_{\beta, \beta_0} -\left[\frac1N \sum_{i=1}^N y_i(\beta_0+x_i^T\beta)-\log(1+e^{(\beta_0+x_i^T\beta)})\right] + \lambda[(\alpha-1)||\beta||_2^2/2+\alpha||\beta||_1]$

Com alguns ajustes na segunda equação, e definindo , $\alpha=0$

λ min_{β, β_{0 0}} \frac{1}{N λ} \sum_{Eu = 1}^{N} [- y_{Eu} (β_{0 0} + x_{Eu}^{T} β) + registro (1 + e^{(β_{0 0} + x_{Eu}^{T} β)})] + | | β | |_{2}^{2} / 2

$\lambda\min_{\beta, \beta_0} \frac1{N\lambda} \sum_{i=1}^N \left[-y_i(\beta_0+x_i^T\beta)+\log(1+e^{(\beta_0+x_i^T\beta)})\right] + ||\beta||_2^2/2$

sklearn $\lambda$ $\frac1{N\lambda}=C$ admitgregparank $C=1$ $\lambda = 0.0025$

#python sklearn
df = pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
y, X = dmatrices('admit ~ gre + gpa + C(rank)', df, return_type = 'dataframe')
X.head()
>  Intercept  C(rank)[T.2]  C(rank)[T.3]  C(rank)[T.4]  gre   gpa
0          1             0             1             0  380  3.61
1          1             0             1             0  660  3.67
2          1             0             0             0  800  4.00
3          1             0             0             1  640  3.19
4          1             0             0             1  520  2.93

model = LogisticRegression(fit_intercept = False, C = 1)
mdl = model.fit(X, y)
model.coef_
> array([[-1.35417783, -0.71628751, -1.26038726, -1.49762706,  0.00169198,
     0.13992661]]) 
# corresponding to predictors [Intercept, rank_2, rank_3, rank_4, gre, gpa]


> # R glmnet
> df = fread("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
> X = as.matrix(model.matrix(admit~gre+gpa+as.factor(rank), data=df))[,2:6]
> y = df[, admit]
> mylogit <- glmnet(X, y, family = "binomial", alpha = 0)
> coef(mylogit, s = 0.0025)
6 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                    1
(Intercept)      -3.984226893
gre               0.002216795
gpa               0.772048342
as.factor(rank)2 -0.530731081
as.factor(rank)3 -1.164306231
as.factor(rank)4 -1.354160642

A Rsaída está de alguma forma próxima da regressão logística sem regularização, como pode ser visto aqui . Estou perdendo alguma coisa ou fazendo algo obviamente errado?

Atualização: Eu também tentei usar o LiblineaRpacote Rpara conduzir o mesmo processo, e ainda recebi outro conjunto de estimativas diferente ( liblineartambém é o solucionador sklearn):

> fit = LiblineaR(X, y, type = 0, cost = 1)
> print(fit)
$TypeDetail
[1] "L2-regularized logistic regression primal (L2R_LR)"
$Type
[1] 0
$W
            gre          gpa as.factor(rank)2 as.factor(rank)3 as.factor(rank)4         Bias
[1,] 0.00113215 7.321421e-06     5.354841e-07     1.353818e-06      9.59564e-07 2.395513e-06

Atualização 2: desativar a padronização no glmnetfornece:

> mylogit <- glmnet(X, y, family = "binomial", alpha = 0, standardize = F)
> coef(mylogit, s = 0.0025)
6 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                     1
(Intercept)      -2.8180677693
gre               0.0034434192
gpa               0.0001882333
as.factor(rank)2  0.0001268816
as.factor(rank)3 -0.0002259491
as.factor(rank)4 -0.0002028832

r logistic python scikit-learn glmnet hurrikale
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Você já descobriu isso?

Huey

8

$L_2$

Especialmente porque o seu gretermo está em uma escala tão maior que as outras variáveis, isso alterará os custos relativos do uso das diferentes variáveis para pesos.

Observe também que, ao incluir um termo de interceptação explícito nos recursos, você está regularizando a interceptação do modelo. Isso geralmente não é feito, pois significa que seu modelo não é mais covariável para mudar todos os rótulos por uma constante.

Dougal
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glmnetpermite desativar a padronização das entradas, mas os coeficientes estimados são ainda mais diferentes, veja acima. Além disso, incluí explicitamente o termo de interceptação, sklearnporque glmnetinclui um automaticamente, para garantir que as entradas para os dois modelos sejam as mesmas.

hurrikale

2

@hurrikale Acho que o glmnet provavelmente não está regularizando a interceptação, mas o sklearn está. Solte a coluna de interceptação Xe passe fit_intercept=True(o padrão) para LogisticRegression. Provavelmente há algo mais acontecendo também.

Dougal 27/03

Eu tentei o que você sugeriu e ainda tenho diferentes conjuntos de coeficientes: [-1.873, -0.0606, -1.175, -1.378, 0.00182, 0.2435]para sklearne [-2.8181, 0.0001269, -0.0002259, -0.00020288, 0.00344, 0.000188]para glmnetem ordem de [Intercept, rank_2, rank_3, rank_4, gre, gpa]. Minha preocupação é que eles diferem tanto em magnitude quanto em afetar positivamente / negativamente a probabilidade; portanto, sem saber por que eles diferem, é difícil escolher um para interpretar. E se houver algum erro em uma das implementações, é particularmente importante que eu saiba em qual delas confiar.

hurrikale

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A resposta de Dougal está correta, você regulariza a interceptação em sklearnmas não em R. Certifique-se de usar, solver='newton-cg'pois o solver padrão ( 'liblinear') sempre regulariza a interceptação.

cf https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/6595

TomDLT
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Cenário solver='newton-cg'fez os resultados sklearne statsmodelsconsistente. Muito obrigado.

irene

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Você também deve usar o L1_wt=0argumento junto com alphana fit_regularized()chamada.

Este código em statsmodels:

import statsmodels.api as sm
res = sm.GLM(y, X, family=sm.families.Binomial()).fit_regularized(alpha=1/(y.shape[0]*C), L1_wt=0)

é equivalente ao seguinte código de sklearn:

from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LogisticRegression(C = C)
clf.fit(X, y)

Espero que ajude!

Praful Gupta
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