逻辑回归模型_RF模型

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背景：
在“批量导入数据到Redis” 中已经介绍了将得到的itema item1:score1,item2:score2…批量导入到Redis数据库中。本文的工作是运用机器学习LR技术，抽取相应的特征，进行点击率的估计。

点击率（Click-Through-Rate, CTR） 预估点击率 (predict CTR, pCTR) 是指对某个系统将要在某个情形下展现前, 系统预估其可能的点击概率

步骤一：
学习、训练sklearn中自带的LR模型，参考这里

代码如下：（lr.py）

import sys
import numpy as np

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

def load_data():
       input_data = datasets.load_iris()
       x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(input_data.data, input_data.target, test_size = 0.2, random_state = 0)
       return x_train, x_test, y_train, y_test


def main():
        print("---------")
        x_train, x_test, y_train, y_test = load_data()
        model = LogisticRegression()
        model.fit(x_train, y_train)

        print("w: ", model.coef_)
        print("b: ", model.intercept_)
        print("precision: ", model.score(x_test, y_test))
        print("MSE: ", np.mean((model.predict(x_test) - y_test) ** 2))

if __name__ == '__main__':
        main()

执行结果如图1所示：

上文用到的训练数据集也是sklearn中自带的iris数据集。
该数据集测量了所有150个样本的4个特征，分别是：

• sepal length（花萼长度）
• sepal width（花萼宽度）
• petal length（花瓣长度）
• petal width（花瓣宽度）

下图2为iris数据集部分数据示意图：

通过分析iris数据集可得，iris数据集中的特征矩阵为稠密矩阵，由此可见，如果想直接运用sklearn自带的LR算法进行模型训练，则首先要保证输入的数据集的特征为稠密矩阵的形式。不幸的是，现实中很多情况下的数据集的特征一般为稀疏矩阵形式，如下图3所示：（a8a）

说明： 上图3中数据集的第一列代表数据的分类标签，之后的为特征和对应的评分

步骤二：
将图3所示数据集转化为适合sklearn中LR输入的稠密矩阵形式
代码如下：（lr.py）

import sys
import numpy as np

from scipy.sparse import csr_matrix
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

#外部输入数据集
data_in = sys.argv[1]

#重写数据集加载函数
def load_data():
		#特征的行号
        fea_row_list = []
        #特征的列号
        fea_col_list = []
        #标签列表
        target_list = []
        #特征对应的评分
        data_list = []

		#行索引
        row_index = 0
        #最大的特征编号
        max_col = 0
		
		#一行行读数据并解析
        with open(data_in, 'r') as fd:
                for line in fd:
                        ss = line.strip().split(' ')
                        label = ss[0]
                        fea = ss[1:]

                        target_list.append(int(label))

                        for fea_score in fea:
                                sss = fea_score.strip().split(':')
                                if len(sss) != 2:
                                        continue
                                feature, score = sss

                                fea_row_list.append(row_index)
                                fea_col_list.append(int(feature))
                                data_list.append(float(score))

                                if int(feature) > max_col:
                                        max_col = int(feature)
                        row_index += 1

        row = np.array(fea_row_list)
        col = np.array(fea_col_list)
        data = np.array(data_list)

        fea_datasets = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(row_index, max_col+1)).toarray()
        #当特征维度过大时，选下面这种方式（加toarray（）和不加都是对的），内存不容易爆掉
        #fea_datasets = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(row_index, max_col+1))
        
        x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(fea_datasets, target_list, test_size = 0.2, random_state = 0)
        return x_train, x_test, y_train, y_test

#自带iris数据集加载函数
#def load_data():
#       input_data = datasets.load_iris()
#
#       x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(input_data.data, input_data.target, test_size = 0.2, random_state = 0)
#
#       return x_train, x_test, y_train, y_test


def main():
        print("---------")
        x_train, x_test, y_train, y_test = load_data()

        model = LogisticRegression()
        model.fit(x_train, y_train)

        print("w: ", model.coef_)
        print("b: ", model.intercept_)
        print("precision: ", model.score(x_test, y_test))
        print("MSE: ", np.mean((model.predict(x_test) - y_test) ** 2))

if __name__ == '__main__':
        main()

上文代码将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，满足了sklearn中LR模型数据集输入格式要求。代码运行结果如图4所示：

步骤一和步骤二完成了模型训练的代码部分，今天的文章先写到这里，下一篇中将讲到如何将文本数据数字化为本文图3的稀疏矩阵格式。
原始文本数据为：
用户ID / 物品ID / 收听时长 / 收听的时间点 / 性别 / 年龄段 / 收入 / 籍贯 / 物品名称 / 物品总时长 / 物品标签