监督学习-多项式回归-python3

最新推荐文章于 2024-10-04 13:14:32 发布

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#学习 #回归 #机器学习

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文章介绍了如何利用Python进行多元回归分析，通过训练/测试法确定最佳拟合阶数，以提高模型在测试集上的R²分数。通过sklearn库计算拟合优度，并找到最优的多项式阶数来提升模型的表现。在示例中，数据集包括页面加载速度和购物金额，最终发现6阶多项式提供了最佳的拟合效果。

0.理论

多元回归使用R²衡量整体的拟合度。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好。拟合度r2计算公式：R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS。

1.用训练/测试法找出拟合给定数据集的正确阶数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from pylab import *
# 生成随机种子
np.random.seed(2)
# 生成页面载入速度和购物金额
pageSpeeds = np.random.normal(3.0, 1.0, 100)
purchaseAmount = np.random.normal(50.0, 30.0, 100) / pageSpeeds
# 画散点图
scatter(pageSpeeds, purchaseAmount)

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x1c9269b9570>

请添加图片描述

# 将80%的数据作为训练数据
trainX = pageSpeeds[:80]
testX = pageSpeeds[80:]

trainY = purchaseAmount[:80]
testY = purchaseAmount[80:]

x = np.array(trainX)
y = np.array(trainY)
# 8阶多项式
p = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 8))
# 打印8阶多项式方程
print(np.poly1d(p))

       8         7         6         5        4        3        2
0.734 x - 17.01 x + 165.7 x - 881.9 x + 2788 x - 5315 x + 5898 x - 3442 x + 838.4

# 训练集
trainX = np.array(trainX)
trainY = np.array(trainY)
# 8阶多项式
p = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 8))
# 打印8阶多项式方程
print(np.poly1d(p))
# 画图
xp = np.linspace(0, 7, 100)
axes = plt.axes()
axes.set_xlim([0,7])
axes.set_ylim([0, 200])
# 散点图
plt.scatter(trainX, trainY)
# 拟合曲线
plt.plot(xp, p(xp), c='r')
plt.show()

       8         7         6         5        4        3        2
0.734 x - 17.01 x + 165.7 x - 881.9 x + 2788 x - 5315 x + 5898 x - 3442 x + 838.4

请添加图片描述

# 查看测试集的拟合度
testx = np.array(testX)
testy = np.array(testY)

axes = plt.axes()
axes.set_xlim([0,7])
axes.set_ylim([0, 200])
plt.scatter(testx, testy)
plt.plot(xp, p(xp), c='r')
plt.show()

请添加图片描述

# 拟合优度
from sklearn.metrics import r2_score
print(r2_score(testy, p(testx)))

0.3001816861141787

# 寻找使拟合优度最高的N次方
def find_degree():
    ans = []
    # 训练集
    X_train = np.array(trainX)
    y_train = np.array(trainY)
    # 测试集
    X_test = np.array(testX)
    y_test = np.array(testY)
    for degree in range(1, 21):
        # 拟合，得到N阶多项式方程
        p = np.poly1d(np.polyfit(X_train, y_train, degree))
        # 预测
        y_pred = p(X_test)
        # 拟合优度
        r2 = r2_score(y_test, y_pred)
        # 存入结果
        ans.append((r2, degree))
    ans.sort(reverse= True)
    print('最优拟合优度为： {}\n最优阶数为： {}'.format(ans[0][0], ans[0][1]))
    # 可视化，查看测试集的拟合度
    axes = plt.axes()
    axes.set_xlim([0,7])
    axes.set_ylim([0, 200])
    plt.scatter(X_test, y_test)
    xp = np.linspace(0, 7, 100)
    plt.plot(xp, p(xp), c='r')
    plt.show()
    
find_degree()

最优拟合优度为： 0.6050119470355618
最优阶数为： 6


C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_8636\1203016730.py:30: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
  find_degree()
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_8636\1203016730.py:30: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
  find_degree()
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_8636\1203016730.py:30: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
  find_degree()

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