线性回归

线性回归

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。

优点：结果易于理解，计算不复杂

缺点：对非线性的数据拟合不好

适用数据类型：数值型和标称型

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.externals import joblib


def mylinear():
    """
    线性回归直接预测房子价格
    :return: None
    """
    # 获取数据
    lb = load_boston()

    # 分割数据集到训练集和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(lb.data, lb.target, test_size=0.25)

    print(y_train, y_test)

    # 进行标准化处理(?) 目标值处理？
    # 特征值和目标值是都必须进行标准化处理, 实例化两个标准化API
    std_x = StandardScaler()

    x_train = std_x.fit_transform(x_train)
    x_test = std_x.transform(x_test)

    # 目标值
    std_y = StandardScaler()

    y_train = std_y.fit_transform(y_train)
    y_test = std_y.transform(y_test)

    # 预测房价结果
    model = joblib.load("./tmp/test.pkl")

    y_predict = std_y.inverse_transform(model.predict(x_test))

    print("保存的模型预测的结果：", y_predict)

    # estimator预测
    # 正规方程求解方式预测结果
    lr = LinearRegression()

    lr.fit(x_train, y_train)

    print(lr.coef_)

    # 保存训练好的模型
    joblib.dump(lr, "./tmp/test.pkl")

    # 预测测试集的房子价格
    y_lr_predict = std_y.inverse_transform(lr.predict(x_test))

    print("正规方程测试集里面每个房子的预测价格：", y_lr_predict)

    print("正规方程的均方误差：", mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test), y_lr_predict))

    # 梯度下降去进行房价预测
    sgd = SGDRegressor()

    sgd.fit(x_train, y_train)

    print(sgd.coef_)

    # 预测测试集的房子价格
    y_sgd_predict = std_y.inverse_transform(sgd.predict(x_test))

    print("梯度下降测试集里面每个房子的预测价格：", y_sgd_predict)

    print("梯度下降的均方误差：", mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test), y_sgd_predict))

    # 岭回归去进行房价预测
    rd = Ridge(alpha=1.0)

    rd.fit(x_train, y_train)

    print(rd.coef_)

    # 预测测试集的房子价格
    y_rd_predict = std_y.inverse_transform(rd.predict(x_test))

    print("梯度下降测试集里面每个房子的预测价格：", y_rd_predict)

    print("梯度下降的均方误差：", mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test), y_rd_predict))

    return None


if __name__ == "__main__":
    mylinear()