本文共 1743 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

在上面博客中我们主要使用逻辑回归进行线性数据的分类，那么逻辑如何处理非线性数据分类呢？比如下面的数据：

1、利用逻辑回归如何处理非线性数据回归？

针对上面的数据，我们首先尝试回归一下，看看获取的结果是： 0.605， 这个评分不是很高，让后我们绘制一下决策边界：

很明显决策边界误差很大。 

那么接下来我们加入多项式看看 

def PolynomialFeaturesLogsticRegression(degree):    return Pipeline(        [("poly", PolynomialFeatures(degree)),         ("std_scaler", StandardScaler()),         ("log_reg", LogisticRegression())]    )

让degree=2，测试结果：

评分：0.96

绘制的决策边界图，比较符合情况。

当degree = 20时候，看到绘制的决策边界如何，这个说明是过拟合呢

3、如何处理逻辑回归中的过拟合？

对于过拟合，我们有两种处理办法.

1、进行网格搜索找到最佳的degree 

2、使用模型的正则化 

在sklearn中的逻辑回归中，默认是支持正则化的。但这与我们以前讲的稍微有一点区别：

 在 sklearn中是：

可以看到以前我们把超参数加载 L1和L2范数前面， 但是在Sklearn中把该参数加在损失函数前面。 

有两个参数要注意：penalty : str, ‘l1’ or ‘l2’, default: ‘l2’ 表示惩罚函数是L1还是L2 

C : float, default: 1.0， 表示正则惩罚的强度，必须是一个正的浮点数。

我们把这两个参数加上，尝试一下：

def PolynomialLogisticRegression(degree, C, penalty='l2'):    return Pipeline([        ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree)),        ('std_scaler', StandardScaler()),        ('log_reg', LogisticRegression(C=C, penalty=penalty))    ])

poly_log_reg3 = PolynomialLogisticRegression(degree=20, C=0.1)  默认是L2

poly_log_reg4 = PolynomialLogisticRegression(degree=20, C=0.1, penalty='l1')

通过绘图可以看出，degree实际是2，让我们输入20时候，明显过拟合。 我们使用正则化时候对模型做了调整，可以看出快接近我们的原来数据形状了。 

最后分享一下绘图的代码：

def plot_decision_boundary(model, axis):        x0, x1 = np.meshgrid(        np.linspace(axis[0], axis[1], int((axis[1]-axis[0])*100)).reshape(-1, 1),        np.linspace(axis[2], axis[3], int((axis[3]-axis[2])*100)).reshape(-1, 1),    )    X_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]    y_predict = model.predict(X_new)    zz = y_predict.reshape(x0.shape)    from matplotlib.colors import ListedColormap    custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A','#FFF59D','#90CAF9'])        plt.contourf(x0, x1, zz, linewidth=5, cmap=custom_cmap)

转载地址：http://dekai.baihongyu.com/