摘要：滑铁卢大学一位叫的华裔小哥哥，在上分享了自己如何用中的逻辑回归方法帮自己找脱单的神操作。不过，滑铁卢大学和所有的理工科学校一样，除了男女比例极不协调外，缺少社交活动，很难找到对象。不过作为滑铁卢大学的一个数据科学家，小哥哥对此持不同意见。
滑铁卢大学一位叫 Bai Li 的华裔小哥哥，在 Medium 上分享了自己「如何用 ML 中的逻辑回归方法帮自己找脱单」的神操作。像这么实用的技术，必须学习一个。
滑铁卢大学是加拿大一所著名高校，是加拿大最好的大学之一，尤其数学、计算机科学等工程学科教学水平居世界前列，其中优势专业计算机科学名列 2017 年 usnews 世界大学排行榜第 18 位。
不过，滑铁卢大学和所有的理工科学校一样，除了男女比例极不协调外，缺少社交活动，很难找到对象。
有些人觉得爱情这种东西是没法量化的，你只管「做你自己，顺其自然」就好了。
不过作为滑铁卢大学的一个数据科学家，小哥哥对此持不同意见。他觉得自己既然是搞计算机的，干嘛不试试借助机器学习来帮助自己找女朋友呢?
撩妹方法论：武装自己心动不如行动，马上着手研究如何用机器学习技术找女票。
这个研究的核心问题是：具备哪些属性才能在众多男生中脱颖而出，受到妹纸们的青睐?
小哥哥就试着列出了男生上的特征属性，想找出哪些假设是可以有数据支撑。
在上面这些情况中，我按照是否符合标准会赋予 1 或 0 这两个值。所以，我们是在衡量人们的上述属性和能找到对象之间的关系。
上面有些属性非常主观，比如怎么证明一个人很有趣？所以，假如你是想看那种超硬核又严格统计的研究，那么后面的内容可能不是你的菜。
为了收集数据，我把自己能想到的每个人都列在表格里，在每个属性里会以 0 或 1 给他们打分。最终，数据集有 N=70 行。如果你过去两年和我同校，和我认识，多半这个表格上有你。
认真分析落单原因首先，我们将精确概率法(Fisher’s Exact Test)对目标约会变量和所有的说明变量进行分析，发现其中有 3 个变量影响最为显著：
健身：定期去健身房或运动的人有女朋友的概率会高出两倍以上(P值=0.02)
眼镜：不戴眼镜的人有女朋友的概率比戴眼镜的人会高出 70%(P值=0.08)
自信：有自信心的人有朋友的概率更高(P 值=0.09)
小哥哥对戴眼镜与否影响这么大感到很意外，好奇是不是因为戴眼镜一般会给人产生「书呆子」的印象。
所以小哥哥又查了些资料，发现还真有这么一回事，有篇研究论文讲到大多数人认为不管男性还是女性，戴眼镜会降低自身吸引力。
有些变量对于能否成功约会可能比较有预测力，不过很难确定，因为样本较小：
留学生比加拿大本地学生的约会成功率要高
亚洲人和其它人种相比约会机会更少
纵览其它因素，虽然女生很少，计算机专业的男生似乎并不处于劣势；剩下的变量(身高/事业/有趣性/社交性/时尚/居住地)这些和成功约会的关系不是很大，毕竟约会只是确认关系的第一步，很少有年轻人想得太远太复杂。
本次实验的完整结果：
接着我们检查各变量之间的关系，这可以帮我们识别出不正确的模型假设。
红色表示正相关，蓝色表示负相关，只展示统计显著性 <0.1 的相关性，因此大部分变量之间的关系为空白。
从图中看起来 { 有女朋友，看起来自信，去健身房，不戴眼镜 } 有相互关系。用这些数据训练后的模型也会反应这些偏差，未来我也会扩大调查范围，收集更多数据。
用逻辑回归预测找女票如果有个算法能够预测你有多大几率可以找到女票，岂不美哉?
小哥哥训练了一个逻辑回归广义线性模型，根据我们前文列举的这些说明变量预测是否会有女票。
借助 R 语言中的 glmnet 和 caret 包，我用弹性网络正则化训练了这个广义线性模型。然后用标准网格搜索法优化了超参数，在每次迭代中使用留一交叉验证法，并优化 kappa 系数。
最终结论最终模型的交叉验证 ROC AUC 分数为 0.673，也就是说模型在预测你找到女票的几率方面，比你凭感觉乱猜还是更靠谱些。
当然了，生活中总会有些偶然的不确定因素，人生也会有惊喜嘛。好了不说了，小哥哥要去健身房了，还要努力摘掉眼镜！
（献上 Bai Li 小哥哥的真人近照）
原文作者 Bai Li 小哥哥完成这项研究时，是在今年四月，他将文章发布在 Medium 之后也大受好评，小哥哥的项目可以通过他的 GitHub 了解更多。
关注公众号后回复「单身狗」，即可获得小哥哥的 GitHub 地址
从文章发布到今天已经快四个月咯，小哥哥怎么样了呢，我们也是通过一个不存在的网站，也称脸书，联系到了小哥哥本哥，自己体会一下：
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