数据挖掘实践（18）：算法基础（一）线性回归

1 基本函数确立

1.1 回归的形式—标记/label

• 回归模型可预测连续值。例如，回归模型做出的预测可回答如下问题：

  • 加利福尼亚州一栋房产的价值是多少？

  • 用户点击此广告的概率是多少？

• 例如，下表显示了从包含加利福尼亚州房价信息的数据集中抽取的 5 个有标签样本：

 

1.2 代码实验

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

 
# 100个数，1列，rand表示均匀分布，在0~1之间
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
# print(X)
# y表示认为设置真实的一列Y，np.random.randn(100,1)表示error，randn表示标准正太分布
y = 3 + 6 * X + np.random.randn(100, 1)
# print(y)
lin_reg = LinearRegression()

lin_reg.fit(X, y)
print("θ = ",lin_reg.coef_)
print("---------------------------------")
print("截距项 = ",lin_reg.intercept_)

print("---------------------------------")

X_new = np.array([[0], [2]])
y_predict = lin_reg.predict(X_new)
print(y_predict)

θ =  [[6.394389]]
---------------------------------
截距项 =  [2.63594646]
---------------------------------
[[ 2.63594646]
 [15.42472446]]

# 可视化
plt.plot(X_new, y_predict, 'r-')
plt.plot(X, y, 'k.')
plt.axis([0, 2, 0, 15])
plt.show()

• 机器学习的所有算法，系统都是学的是参数theta;咱们不仅要代码实现出来，在学习算法的时候呀，咱们也要进行“参数估计”

2 目标函数如何建立

2.1 叙谈基本函数

• 基本函数：人为假设的，让(x,y)这样的符合y=f(x;θ)的假设函数

# 可视化
plt.plot(X_new, y_predict, 'r-')
plt.plot(X, y, 'k.')
plt.axis([0, 2, 0, 15])
plt.show()

• 目标函数与最优方法

 

2.2 目标函数推导

2.2.1 矩阵推导

 2.2.2 目标函数推导

• 试推导一下当theta多少时，J(theta)最小呢？

3 确立最优函数

最优方法/工具:梯度下降算法

 4.案例:广告与多媒体之间的预测

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression


if __name__ == "__main__":
    
    path = './data/Advertising.csv'
    # pandas读入
    # 一、加载数据集
    data = pd.read_csv(path)    # TV、Radio、Newspaper、Sales
    x = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']] # 建立特征矩阵 200 * 4 
    y = data['Sales'] # 建立 标签矩阵 200 * 1 
    print(x)
    print(y)

        TV  Radio  Newspaper
0    230.1   37.8       69.2
1     44.5   39.3       45.1
2     17.2   45.9       69.3
3    151.5   41.3       58.5
4    180.8   10.8       58.4
..     ...    ...        ...
195   38.2    3.7       13.8
196   94.2    4.9        8.1
197  177.0    9.3        6.4
198  283.6   42.0       66.2
199  232.1    8.6        8.7

[200 rows x 3 columns]
0      22.1
1      10.4
2       9.3
3      18.5
4      12.9
       ... 
195     7.6
196     9.7
197    12.8
198    25.5
199    13.4
Name: Sales, Length: 200, dtype: float64

# 设置字符集，防止中文乱码
# mpl.rcParams["font.sans-serif"] = [u'simHei'] #Win自带的字体

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] #Mac自带的字体
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

    #  绘制1
    plt.plot(data['TV'], y, 'ro', label='TV')
    plt.plot(data['Radio'], y, 'g^', label='Radio')
    plt.plot(data['Newspaper'], y, 'mv', label='Newspaer')
    plt.title("线性回归对于多媒体与广告的销售数据", fontsize=16)
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.grid()
    plt.show()

    # 绘制2
    plt.figure(figsize=(9,12))
    plt.subplot(311)
    plt.plot(data['TV'], y, 'ro')
    plt.title('TV')
    plt.grid()
    
    plt.subplot(312)
    plt.plot(data['Radio'], y, 'g^')
    plt.title('Radio')
    plt.grid()
    
    plt.subplot(313)
    plt.plot(data['Newspaper'], y, 'b*')
    plt.title('Newspaper')
    plt.grid()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

 

 

    # 二、分割数据集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1)
    # print(x_train, y_train)
    # 三、选择/建立模型
    linreg = LinearRegression()
    # 四、训练模型
    model = linreg.fit(x_train, y_train)
    
    print("linereg的theta = ",linreg.coef_)
    print()
    print("linreg的截距项 = "  ,linreg.intercept_)

linereg的theta =  [0.04656457 0.17915812 0.00345046]

linreg的截距项 =  2.8769666223179318

    # 五、验证模型
    y_hat = linreg.predict(np.array(x_test))
    mse = np.average((y_hat - np.array(y_test)) ** 2)  # Mean Squared Error
    rmse = np.sqrt(mse)  # Root Mean Squared Error
    print("MSE = " , mse)
    
    print()
    
    print(mse, rmse)

MSE =  1.9730456202283366

1.9730456202283366 1.4046514230328948

from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_test, y_hat)

0.9156213613792232

    t = np.arange(len(x_test))
    plt.plot(t, y_test, 'r-', linewidth=2, label='Test')
    plt.plot(t, y_hat, 'g-', linewidth=2, label='Predict')
    plt.title("线性回归对于多媒体与广告的销售数据", fontsize=16)
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.grid()
    plt.show()

• 线性回归的定义，是利用最小二乘函数对一个或多个自变量之间关系进行建模的方法
• 多元回归的分析思路（参数估计)都与一元回归完全相同

5、总结

5.1 什么是线性回归

线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。

 

5.2 能够解决什么样的问题

对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到未知的结果。例如：对房价的预测、判断信用评价、电影票房预估等。

 

5.3 过拟合、欠拟合如何解决

使用正则化项，也就是给loss function加上一个参数项，正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet。加入这个正则化项好处：

控制参数幅度，不让模型“无法无天”。 限制参数搜索空间 解决欠拟合与过拟合的问题。