上周最后两天比较忙，没来得及写小结，这里补充一下
上周还是忙建模的事情，稳定性上进行一些新的探索，周四还面试了几个人，有些知识不用确实容易忘记，但是有什么办法呢，只有一遍一遍去理解，面试别人的时候也不用着急，也不要怕丢人，现场去推理，这样也可以检验对方的水平，就是个探讨，技术上没有什么丢人不丢人。
再次回忆了gini系数的计算，但是我有一个地方回忆错了，两分类的会根据样本数占划分前的比例进行加权求和，我之前的分析并没有考虑到不同样本量的影响
巩固了极大似然估计，推导出的logistic回归损失函数
香农信息熵昨天想了哈，我想到直接log2(P)，其实叫做信息，然而香农熵是各个类别信息的期望所以，还要乘以一个∑plog(p)，当他节点分化的时候处理方式就同gini，但是其实log(p)直接等权重加合也可以拿来度量不纯度啊，并没有想到有什么缺点，可以在这里留一个坑，以后在解决。
其他更多是建模中的体力活好像并没有什么可小结的。
最后拟合出来发现一些神奇的现象，直接系数是和单变量分析的时候是相反的，查询了下，最后的结论是多重共线性的影响，这种变量并不可取，而且这个变量在L1下会直接被缩减到0，如果用以前R那种对系数进行统计检验的方法，那个系数的p应该很大，接受原假设参数为0
然后我又尝试了下用一个高度相关的变量带进回归方程中，结果也很神奇，加入的高相关变量系数变成了0，所以果然不能选进模型，所以有一点可以肯定，logistic regression要解决多重共线性的问题，至于说具体作用机制，可以需要在数学层去理解！
看了下sklearn的logistic，其中一些参数不是很明白，但是大概这个机器学习的方法，讲究L1/L2惩罚，但是不讲究假设检验，逐步回归等方法，最优模型选择等，跟偏统计的工具不太一样，参数并没有太多可以控制的东西！
