机器学习实战（八）——回归

最新推荐文章于 2019-09-25 15:43:11 发布

nadph513

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CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nadph513/article/details/80579250

本文深入探讨了线性回归的基本原理及应用，包括普通最小二乘法、局部加权线性回归、岭回归和LASSO等方法，并通过具体实例展示了不同场景下的应用效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

线性回归拟合直线

平方误差与最小二乘

\sum i = 1 m (y i - x T i w) 2

$\sum_{i=1}^m(y_i-x_i^Tw)^2$
其中，

yiyi $y_i$ 为真实值，

xTiwxiTw $x_i^Tw$ 为预测值。用矩阵表示：

(y - X w) T (y - X w)

$(y - Xw)^T(y-Xw)$
为求得

ww $w$ ,将上式求导：

X^{T} (Y - X w)

$X^T(Y-Xw)$
令其等于0，解出

ww $w$ :

\hat{w} = (X^{T} X)^{- 1} X^{T} y

$\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty$

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def loadDataSet(fileName):
    numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1
    xArr = []; yArr = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr =[]
        curLine = line.strip().split('\t')
        for i in range(numFeat):
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        xArr.append(lineArr)
        yArr.append(float(curLine[-1]))
    return xArr, yArr

def show_data():
    xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt')
    n = len(xArr)                                                        
    xcord = []; ycord = []                                                
    for i in range(n):                                                   
        xcord.append(xArr[i][1]); ycord.append(yArr[i])                   
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)                                           
    ax.scatter(xcord, ycord, s = 20, c = 'blue',alpha = .5)               
    plt.title('DataSet')                                              
    plt.xlabel('X')
    plt.show()

show_data()

这里写图片描述

def standRegres(xArr, yArr):
    xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
    xTx = xMat.T * xMat                            
    if np.linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("矩阵为奇异矩阵,不能求逆")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T*yMat)
    return ws

def plotRegression():
    xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt')                                    
    ws = standRegres(xArr, yArr)                                        
    xMat = np.mat(xArr)                                                    
    yMat = np.mat(yArr)                                                  
    xCopy = xMat.copy()                                                  
    xCopy.sort(0)                                                       
    yHat = xCopy * ws                                                   
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)                                           
    ax.plot(xCopy[:, 1], yHat, c = 'red')                              
    ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = 'blue',alpha = .5)                #绘制样本点
    plt.title('DataSet')                                                
    plt.xlabel('X')
    plt.show()

plotRegression()

这里写图片描述

局部加权线性回归

权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）。在该方法中，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重。与kNN一样，这种算法每次预测均需要事先选取出对应的数据子集。该算法解出回归系数W的形式如下：

w^= (X T W X) - 1 X T W y

$\hat{w}=(X^TWX)^{-1}X^TWy$
其中

WW $W$ 是一个矩阵，这个公式跟我们上面推导的公式的区别就在于

W

$W$ ，它用来给每个点赋予权重。

LWLR使用”核”（与支持向量机中的核类似）来对附近的点赋予更高的权重。核的类型可以自由选择，最常用的核就是高斯核，高斯核对应的权重如下：

w (i, i) = e x p (| x ( i ) - x | - 2 k 2)

$w(i, i)=exp(\frac{|x^{(i)}-x|}{-2k^2})$

def lwlr(testPoint, xArr, yArr, k = 1.0):
    xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
    m = np.shape(xMat)[0]
    weights = np.mat(np.eye((m)))                                        
    for j in range(m):                                                  
        diffMat = testPoint - xMat[j, :]                                 
        weights[j, j] = np.exp(diffMat * diffMat.T/(-2.0 * k**2))
    xTx = xMat.T * (weights * xMat)                                        
    if np.linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("矩阵为奇异矩阵,不能求逆")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
    return testPoint * ws

def lwlrTest(testArr, xArr, yArr, k=1.0):
    m = np.shape(testArr)[0]                                           
    yHat = np.zeros(m)    
    for i in range(m):                                                  
        yHat[i] = lwlr(testArr[i],xArr,yArr,k)
    return yHat

def plotlwlrRegression():
    xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt')                                   
    yHat_1 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 1.0)                            
    yHat_2 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.01)                            
    yHat_3 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.003)                            
    xMat = np.mat(xArr)                                                    
    yMat = np.mat(yArr)                                                  
    srtInd = xMat[:, 1].argsort(0)                                       
    xSort = xMat[srtInd][:,0,:]
    fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=1,sharex=False, sharey=False, figsize=(10,8))                                        
    axs[0].plot(xSort[:, 1], yHat_1[srtInd], c = 'red')                        
    axs[1].plot(xSort[:, 1], yHat_2[srtInd], c = 'red')                        
    axs[2].plot(xSort[:, 1], yHat_3[srtInd], c = 'red')                        
    axs[0].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = 'blue', alpha = .5)                
    axs[1].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = 'blue', alpha = .5)                
    axs[2].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = 'blue', alpha = .5)                

    axs0_title_text = axs[0].set_title('k=1.0')
    axs1_title_text = axs[1].set_title('k=0.01')
    axs2_title_text = axs[2].set_title(u'k=0.003')
    plt.setp(axs0_title_text, size=8, weight='bold', color='red')  
    plt.setp(axs1_title_text, size=8, weight='bold', color='red')  
    plt.setp(axs2_title_text, size=8, weight='bold', color='red')  
    plt.xlabel('X')
    plt.show()

plotlwlrRegression()

这里写图片描述

缩减系数

如果数据的特征比样本点多， $X$ 为 $m\times n$ 的矩阵，此时 $m > n$ , $X$ 为非满秩矩阵。因此，在求逆时会出错。因此，使用岭回归和lasso法缩减系数。

岭回归

岭回归就是在矩阵 $X^TX$ 上加一个 $\lambda I$ 从而使得矩阵非奇异，进而能对 $X^TX+\lambda I$ 求逆。其中 $I$ 是一个 $m\times m$ 的单位阵。 $\lambda$ 是自定的数值。在这种情况下，回归系数计算公式将变为：

w^= (X T X + λ I) - 1 X T y

$\hat{w}=(X^TX+\lambda I)^{-1}X^Ty$

def ridgeRegres(xMat, yMat, lam=0.2):
    xTx = xMat.T * xMat
    denom = xTx + np.eye(np.shape(xMat)[1]) * lam
    if np.linalg.det(denom) == 0.0:
        print("This mat is singular")
        return
    ws = denom.I * (xMat.T * yMat)
    return ws

def ridgeTest(xArr, yArr):
    xMat = np.mat(xArr);
    yMat = np.mat(yArr).T;
    yMean = np.mean(yMat, 0)
    yMat = yMat - yMean
    xMeans = np.mean(xMat, 0)
    xVar = np.var(xMat, 0)
    xMat = (xMat - xMeans) / xVar
    numTestPts = 30
    wMat = np.zeros((numTestPts, np.shape(xMat)[1]))
    for i in range(numTestPts):
        ws = ridgeRegres(xMat, yMat, np.exp(i - 10))
        wMat[i, :] = ws.T
    return wMat

abX, abY = loadDataSet('abalone.txt')
ridgeWeights = ridgeTest(abX, abY)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(ridgeWeights)
plt.show()

这里写图片描述

lasso

lasso对回归系数做了限定，对应的约束条件如下：

\sum k = 1 n | w k | \leq λ

$\sum^n_{k=1}|w_k|\le \lambda$

逐步向前回归

def stageWise(xArr,yArr,eps=0.01,numIt=100):
    xMat = np.mat(xArr); yMat=np.mat(yArr).T
    yMean = np.mean(yMat,0)
    yMat = yMat - yMean 
    xMat = np.regularize(xMat)
    m,n=np.shape(xMat)
    returnMat = np.zeros((numIt,n)) #testing code remove
    ws = np.zeros((n,1)); wsTest = ws.copy(); wsMax = ws.copy()
    for i in range(numIt):
        print(ws.T)
        lowestError = inf; 
        for j in range(n):
            for sign in [-1,1]:
                wsTest = ws.copy()
                wsTest[j] += eps*sign
                yTest = xMat*wsTest
                rssE = rssError(yMat.A,yTest.A)
                if rssE < lowestError:
                    lowestError = rssE
                    wsMax = wsTest
        ws = wsMax.copy()
        returnMat[i,:]=ws.T
    return returnMat

stageWise(xArr, yArr, 0.01, 200)