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标题: 【机器学习】多元线性回归算法和正规方程解求解 [打印本页]

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作者: 大号在练葵花宝典    时间: 6 天前
标题: 【机器学习】多元线性回归算法和正规方程解求解
一、摘要

本文围绕多元线性回归的正规方程解睁开，为初学者体系介绍了相关基本概念、求解方法、实际应用以及算法封装要点。
起首，深入阐释了正规方程解这一多元线性回归的紧张求解方法，同时明白了截距和系数的概念及其差异。通过详细步骤，指导读者如何运用正规方程办理多元线性回归问题，并剖析了将截距和系数分开处理惩罚的缘故原由，帮助读者明白其背后的数学逻辑和实际意义。
接着，全面分析了正规方程解的优缺点，使读者清晰相识该方法在不同场景下的适用性。在此根本上，介绍了正规方程解在实际应用中的具体操纵方法，加强了读者将理论知识转化为实践的本领。
在算法封装层面，偏重解释了在封装多元线性回归算法时，采用截距和系数分开处理惩罚方式的缘故原由，为读者在实际编程实现中提供了思绪。同时，还提及了 我们自己新建的工程包中新加入的广义线性回归模型，该模型具备强大的通用性，既能办理多元线性回归问题，也能应对简朴线性回归问题，拓宽了读者的技能视野。
末了，以 fit 函数的实现过程为切入点，详细解说了使用正规化方程求解的具体步骤，包括如何创建矩阵                                              X                            b                                       X_b                  Xb​，让读者深入相识算法的底层实现细节，为进一步学习和开辟奠定坚实根本。
二、多元线性回归介绍

• 多元线性回归用于处理惩罚样本具有多个特征值的问题，常见于真实世界的数据集。
  
• 与简朴线性回归相比，多元线性回归的样本可能有成千上万个特征。
  
  
  
  
• 多元线性回归算法的目标：损失函数界说为预测值与真实值之间的差的平方和，旨在最小化该函数。通过找到合适的 θ0 到 θn 的值，使得损失函数最小。
  
  
  
  
• 多元线性回归的数学表示 ： 为 y = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + … + θnxn，此中 θ0 是截距项，θ1 到 θn 是各特征的系数。θ0 到 θn 共 n+1 个参数必要估计。
  
  
  
  通过向量化的表示方法将 θ0 到 θn 整理成一个向量 θ，同时将 X 矩阵的每一行添加一个虚拟的第零个特征，值为 1。这样可以将预测值表示为 Y^ = Xθ，此中 Y^ 是预测值向量。
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  最终得到的公式如上图所示，这个公式叫做多元线性回归的正规方程解，总结如下图所示：
  
  
  
  

三、正规方程解的求解及代码实现

• 正规方程解是通过矩阵运算直接求解 θ 的方法，时间复杂度为 O(n^3)，时间复杂度较高，对于大规模数据集可能效率较低。实际应用中，更常用的方法是梯度下降法。
  
• 求解过程涉及矩阵求导和求逆运算，具体推导过程较为复杂。
  
• 以波士顿房价数据为例来编写步调和测试
  
  
  
  • 在PyChram中新建metrics.py文件，用于实现MSE、RMSE、MAE求解代码
    1. import numpy as np
    4. def mean_squared_error(y_true, y_predict):
    5.     """计算y_true和y_predict之间的MSE"""
    6.     assert len(y_true) == len(y_predict), \
    7.         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"
    8.     return np.sum((y_true - y_predict) ** 2) / len(y_true)
    11. def root_mean_squared_error(y_true, y_predict):
    12.     """计算y_true和y_predict之间的RMSE"""
    13.     return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_predict))
    16. def mean_absolute_error(y_true, y_predict):
    17.     """计算y_true和y_predict之间的MAE"""
    18.     assert len(y_true) == len(y_predict), \
    19.         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"
    20.     return np.sum(np.abs(y_true - y_predict)) / len(y_true)
    23. def r2_score(y_true, y_predict):
    24.     """计算y_true和y_predict之间的R方值"""
    26.     return 1 - mean_squared_error(y_true, y_predict) / np.var(y_true)

    复制代码
  • 在PyChram中编写正规方程解代码
    1. import numpy as np
    2. from metrics import r2_score
    5. class LinearRegression:
    6.     # 构造函数
    7.     def __init__(self):
    8.         """初始化Linear Regression模型"""
    9.         self.interception_ = None  # 定义正规方程中的截距
    10.         self.coef_ = None  # 定义正规方程中的系数
    11.         self._theta = None  # 定义正规方程中的内部参数
    13.     def fit_normal(self, X_train, y_train):
    14.         """根据训练数据集X_train, y_train训练Linear Regression模型"""
    15.         assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0], \
    16.             "the size of X_train must be equal to the size of y_train"
    18.         X_train = np.array(X_train)
    19.         X_b = np.hstack([np.ones((len(X_train), 1)), X_train])
    21.         # 检查 X_b 的数据类型
    22.         print("X_b的数据类型:", X_b.dtype)
    24.         # 检查 X_b 中是否有非数值元素
    25.         if np.issubdtype(X_b.dtype, np.number):
    26.             print("X_b 全部为数值类型")
    27.         else:
    28.             print("X_b 存在非数值类型元素")
    30.         # 尝试将 X_b 转换为数值类型
    31.         X_b = X_b.astype(np.float64)
    33.         self._theta = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y_train)
    34.         self.interception_ = self._theta[0]
    35.         self.coef_ = self._theta[1:]
    37.         return self
    39.     def predict(self, X_predict):
    40.         """给定待预测数据集X_predict, 返回表示X_predict的结果向量"""
    41.         assert self.interception_ is not None and self.coef_ is not None, \
    42.             "must fit before predict!"
    43.         assert X_predict.shape[1] == len(self.coef_), \
    44.             "the feature number of X_predict must be equal to X_train"
    46.         X_train = np.array(X_predict)
    47.         X_b = np.hstack([np.ones((len(X_predict), 1)), X_predict])
    49.         # 检查 X_b 的数据类型
    50.         print("X_b的数据类型:", X_b.dtype)
    52.         # 检查 X_b 中是否有非数值元素
    53.         if np.issubdtype(X_b.dtype, np.number):
    54.             print("X_b 全部为数值类型")
    55.         else:
    56.             print("X_b 存在非数值类型元素")
    58.         # 尝试将 X_b 转换为数值类型
    59.         X_b = X_b.astype(np.float64)
    61.         return X_b.dot(self._theta)
    63.     def score(self, X_test, y_test):
    64.         """根据测试数据集 X_test 和 y_test 确定当前模型的准确度"""
    65.         y_predict = self.predict(X_test)
    66.         return r2_score(y_test, y_predict)
    68.     def __repr__(self):
    69.         return "LinearRegression()"

    复制代码
  • 运行测试，先导入波士顿房价测试数据
    1. import openml
    2. import numpy as np
    4. # 从 openml 获取波士顿房价数据集
    5. dataset = openml.datasets.get_dataset(531)
    6. X, y, categorical_indicator, attribute_names = dataset.get_data(
    7.     target=dataset.default_target_attribute, dataset_format='dataframe'
    8. )
    10. # 分布在50那里的一些点，可能不是真实的点，比如问卷调查中通过会设置一些上限点，而往往这些不是真实存在的额点，因此可以去除
    11. y_normal = y[y < 50.0]
    12. x_normal = X[y < 50.0]
    14. import sys
    15. # 替换为你的 PyCharm 工程实际路径
    16. project_path = 'D:/PycharmProjects/pythonProject/'
    17. if project_path not in sys.path:
    18.     sys.path.append(project_path)
    20. # 拆分训练集和测试集
    21. from model_selection import train_test_split
    22. X_train1, y_train1, X_test1, y_test1 = train_test_split(np.array(x_normal), np.array(y_normal), seed=666)

    复制代码
    在Jupyter中先运行，如下图所示：
    
    
    
    
  • 在Jupyter运行测试我们编写的模型
    1. from LinearRegressionModel import LinearRegression
    2. reg3 = LinearRegression()
    3. reg3.fit_normal(X_train1,y_train1)

    复制代码
    执行结果：
    
    
    
    打印出截距、系数：
    
    
    
    使用R方指标来权衡我们的模型最值的结果：
    
    
    
    R方值为：0.812979405621282，相比简朴线性方程中的预测结果要高出很多。在13维的空间中，我们的模型预测的结果要好得多。
    
  
  

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