回归:统计学分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助人们了解在自变量变化时因变量的变化量。
一般来说,通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。
Sklearn提供的回归函数主要被封装在两个子模块中,分别是 sklearn.linear_model和sklearn.preprocessing。
sklearn.linear_modlel封装的是一些线性函数
线性回归函数包括有:
非线性回归函数,如多项式回归(PolynomialFeatures)则通过 sklearn.preprocessing子模块进行调用
回归方法适合对一些带有时序信息的数据进行预测或者趋势拟合,常用在金融及其他涉及时间序列分析的领域:
线性linear,指量与量之间按比例、成直线的关系,在空间和时间上代表规则和光滑的运动,一阶导数为常数;非线性non-linear则指不按比例、不成直线的关系,代表不规则的运动和突变,一阶导数不为常数。
线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数
线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测(目标属性)的函数
从数据集创建线性模型:
简记为:
形式简单,易于建模
蕴含机器学习的基本思想
是其他非线性模型的基础
权重体现出各属性重要性,可解释性强
均方误差最小化(最小二乘法)
令目标函数对 W 和 b 的偏导为零可解得:
sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归
LinearRegression 的构造方法:
LinearRegression(
fit_intercept=True, #默认值为 True,表示 计算随机变量,False 表示不计算随机变量
normalize=False, #默认值为 False,表示在回归前是否对回归因子X进行归一化True 表示是 ,
copy_X=True
)
sklearn.model_selection随机划分训练集和测试集
train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为:
X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)
train_test_split参数解释:
train_data:所要划分的样本特征集
train_target:所要划分的样本结果
test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量
random_state:是随机数的种子。
• 随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。
• 随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则:
• 种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。
LinearRegression 的常用方法有:
decision_function(X) #返回 X 的预测值 y
fit(X,y[,n_jobs]) #拟合模型
get_params([deep]) #获取 LinearRegression 构造方法的参数信息
predict(X) #求预测值 #同 decision_function
以鸢尾花数据为例:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于线性回归的类
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 用于切分训练集与测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# 设置输出精度,默认为8
np.set_printoptions(precision=
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