机器学习实战教程（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄
原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_11_regression_1.html
一、前言
前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。
二、什么是回归？
回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：
HorsePower = 0.0015 annualSalary - 0.99 hoursListeningToPublicRadio
写成中文就是：
小姐姐男友汽车的功率 = 0.0015 小姐姐男友年薪 - 0.99 收听公共广播的时间
这就是所谓的回归方程（regression equation），其中的0.0015和-0.99称为回归系数（regression weights），求这些回归系数的过程就是回归。一旦有了这些回归系数，再给定输入，做预测就非常容易了。具体的做法是用回归系数乘以输入值，再将结果全部加在一起，就得到了预测值。
说到回归，一般都是指线性回归（linear regression），所以本文里的回归和线性回归代表同一个意思。线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。需要说明的是，存在另一种成为非线性回归的回归模型，该模型不认同上面的做法，比如认为输出可能是输入的乘积。这样，上面的功率计算公式也可以写做：
HorsePower = 0.0015 * annualSalary / hoursListeningToPublicRadio
这就是一个非线性回归的例子，本文对此不做深入讨论。
三、揭开回归的神秘面纱
1、用线性回归找到最佳拟合直线
应该怎么从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输入数据存放在矩阵X中，结果存放在向量y中：
而回归系数存放在向量w中：
那么对于给定的数据x1，即矩阵X的第一列数据，预测结果u1将会通过如下公式给出：
现在的问题是，手里有数据矩阵X和对应的标签向量y，怎么才能找到w呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的w。这里的误差是指预测u值和真实y值之间的差值，使用该误差的简单累加将使得正差值和负差值相互抵消，所以我们采用平方误差。
平方误差和可以写做：
用矩阵表示还可以写做：
为啥能这么变化，记住一个前提：若x为向量，则默认x为列向量，x^T为行向量。将上述提到的数据矩阵X和标签向量y带进去，就知道为何这么变化了。
在继续推导之前，我们要先明确一个目的：找到w，使平方误差和最小。因为我们认为平方误差和越小，说明线性回归拟合效果越好。
现在，我们用矩阵表示的平方误差和对w进行求导：
如果对于矩阵求不熟悉的，可以移步这里：点击查看
令上述公式等于0，得到：
w上方的小标记表示，这是当前可以估计出的w的最优解。从现有数据上估计出的w可能并不是数据中的真实w值，所以这里使用了一个"帽"符号来表示它仅是w的一个最佳估计。
值得注意的是，上述公式中包含逆矩阵，也就是说，这个方程只在逆矩阵存在的时候使用，也即是这个矩阵是一个方阵，并且其行列式不为0。
述的最佳w求解是统计学中的常见问题，除了矩阵方法外还有很多其他方法可以解决。通过调用NumPy库里的矩阵方法，我们可以仅使用几行代码就完成所需功能。该方法也称作OLS， 意思是“普通小二乘法”（ordinary least squares）。
我们先看下数据集，数据下载地址：数据集下载
第一列都为1.0，即x0。第二列为x1，即x轴数据。第三列为x2，即y轴数据。首先绘制下数据，看下数据分布。编写代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def loadDataSet(fileName):
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
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 plotDataSet():
"""
函数说明:绘制数据集
Parameters:
无
Returns:
无
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt') #加载数据集
n = len(xArr) #数据个数
xcord = []; ycord = [] #样本点
for i in range(n):
xcord.append(xArr[i][1]); ycord.append(yArr[i]) #样本点
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) #添加subplot
ax.scatter(xcord, ycord, s = 20, c = 'blue',alpha = .5) #绘制样本点
plt.title('DataSet') #绘制title
plt.xlabel('X')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
plotDataSet()运行代码如下：
通过可视化数据，我们可以看到数据的分布情况。接下来，让我们根据上文中推导的回归系数计算方法，求出回归系数向量，并根据回归系数向量绘制回归曲线，编写代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def loadDataSet(fileName):
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
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 standRegres(xArr,yArr):
"""
函数说明:计算回归系数w
Parameters:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Returns:
ws - 回归系数
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
xTx = xMat.T * xMat #根据文中推导的公示计算回归系数
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():
"""
函数说明:绘制回归曲线和数据点
Parameters:
无
Returns:
无
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt') #加载数据集
ws = standRegres(xArr, yArr) #计算回归系数
xMat = np.mat(xArr) #创建xMat矩阵
yMat = np.mat(yArr) #创建yMat矩阵
xCopy = xMat.copy() #深拷贝xMat矩阵
xCopy.sort(0) #排序
yHat = xCopy * ws #计算对应的y值
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) #添加subplot
ax.plot(xCopy[:, 1], yHat, c = 'red') #绘制回归曲线
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') #绘制title
plt.xlabel('X')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
plotRegression()运行代码如下：
如何判断拟合曲线的拟合效果的如何呢？当然，我们可以根据自己的经验进行观察，除此之外，我们还可以使用corrcoef方法，来比较预测值和真实值的相关性。编写代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
def loadDataSet(fileName):
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
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 standRegres(xArr,yArr):
"""
函数说明:计算回归系数w
Parameters:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Returns:
ws - 回归系数
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
xTx = xMat.T * xMat #根据文中推导的公示计算回归系数
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
if __name__ == '__main__':
xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt') #加载数据集
ws = standRegres(xArr, yArr) #计算回归系数
xMat = np.mat(xArr) #创建xMat矩阵
yMat = np.mat(yArr) #创建yMat矩阵
yHat = xMat * ws
print(np.corrcoef(yHat.T, yMat))运行结果如下：
可以看到，对角线上的数据是1.0，因为yMat和自己的匹配是完美的，而YHat和yMat的相关系数为0.98。
最佳拟合直线方法将数据视为直线进行建模，具有十分不错的表现。数据当中似乎还存在其他的潜在模式。那么如何才能利用这些模式呢？我们可以根据数据来局部调整预测，下面就会介绍这种方法。
2、局部加权线性回归
线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。
其中的一个方法是局部加权线性回归（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。该算法解除回归系数W的形式如下：
其中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，它用来给每个店赋予权重。
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：
这样我们就可以根据上述公式，编写局部加权线性回归，我们通过改变k的值，可以调节回归效果，编写代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def loadDataSet(fileName):
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Website:https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-12
"""
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 plotlwlrRegression():
"""
函数说明:绘制多条局部加权回归曲线
Parameters:
无
Returns:
无
Website:https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-15
"""
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)
xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt') #加载数据集
yHat_1 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 1.0) #根据局部加权线性回归计算yHat
yHat_2 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.01) #根据局部加权线性回归计算yHat
yHat_3 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.003) #根据局部加权线性回归计算yHat
xMat = np.mat(xArr) #创建xMat矩阵
yMat = np.mat(yArr) #创建yMat矩阵
srtInd = xMat[:, 1].argsort(0) #排序，返回索引值
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') #绘制回归曲线
axs[1].plot(xSort[:, 1], yHat_2[srtInd], c = 'red') #绘制回归曲线
axs[2].plot(xSort[:, 1], yHat_3[srtInd], c = 'red') #绘制回归曲线
axs[0].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = 'blue', alpha = .5) #绘制样本点
axs[1].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = 'blue', alpha = .5) #绘制样本点
axs[2].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = 'blue', alpha = .5) #绘制样本点
#设置标题,x轴label,y轴label
axs0_title_text = axs[0].set_title(u'局部加权回归曲线,k=1.0',FontProperties=font)
axs1_title_text = axs[1].set_title(u'局部加权回归曲线,k=0.01',FontProperties=font)
axs2_title_text = axs[2].set_title(u'局部加权回归曲线,k=0.003',FontProperties=font)
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()
def lwlr(testPoint, xArr, yArr, k = 1.0):
"""
函数说明:使用局部加权线性回归计算回归系数w
Parameters:
testPoint - 测试样本点
xArr - x数据集
yArr - y数据集
k - 高斯核的k,自定义参数
Returns:
ws - 回归系数
Website:https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-15
"""
xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
m = np.shape(xMat)[0]
weights = np.mat(np.eye((m))) #创建权重对角矩阵
for j in range(m): #遍历数据集计算每个样本的权重
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)) #计算回归系数
return testPoint * ws
def lwlrTest(testArr, xArr, yArr, k=1.0):
"""
函数说明:局部加权线性回归测试
Parameters:
testArr - 测试数据集
xArr - x数据集
yArr - y数据集
k - 高斯核的k,自定义参数
Returns:
ws - 回归系数
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-15
"""
m = np.shape(testArr)[0] #计算测试数据集大小
yHat = np.zeros(m)
for i in range(m): #对每个样本点进行预测
yHat[i] = lwlr(testArr[i],xArr,yArr,k)
return yHat
if __name__ == '__main__':
plotlwlrRegression()运行结果如下：
可以看到，当k越小，拟合效果越好。但是当k过小，会出现过拟合的情况，例如k等于0.003的时候。
四、预测鲍鱼的年龄
接下来，我们将回归用于真是数据。在abalone.txt文件中记录了鲍鱼（一种水生物→__→）的年龄，这个数据来自UCI数据集合的数据。鲍鱼年龄可以从鲍鱼壳的层数推算得到。
数据集的数据如下：
可以看到，数据集是多维的，所以我们很难画出它的分布情况。每个维度数据的代表的含义没有给出，不过没有关系，我们只要知道最后一列的数据是y值就可以了，最后一列代表的是鲍鱼的真实年龄，前面几列的数据是一些鲍鱼的特征，例如鲍鱼壳的层数等。我们不做数据清理，直接用上所有特征，测试下我们的局部加权回归。
新建abalone.py文件，添加rssError函数，用于评价最后回归结果。编写代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def loadDataSet(fileName):
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-19
"""
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 lwlr(testPoint, xArr, yArr, k = 1.0):
"""
函数说明:使用局部加权线性回归计算回归系数w
Parameters:
testPoint - 测试样本点
xArr - x数据集
yArr - y数据集
k - 高斯核的k,自定义参数
Returns:
ws - 回归系数
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-19
"""
xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
m = np.shape(xMat)[0]
weights = np.mat(np.eye((m))) #创建权重对角矩阵
for j in range(m): #遍历数据集计算每个样本的权重
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)) #计算回归系数
return testPoint * ws
def lwlrTest(testArr, xArr, yArr, k=1.0):
"""
函数说明:局部加权线性回归测试
Parameters:
testArr - 测试数据集,测试集
xArr - x数据集,训练集
yArr - y数据集,训练集
k - 高斯核的k,自定义参数
Returns:
ws - 回归系数
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-19
"""
m = np.shape(testArr)[0] #计算测试数据集大小
yHat = np.zeros(m)
for i in range(m): #对每个样本点进行预测
yHat[i] = lwlr(testArr[i],xArr,yArr,k)
return yHat
def standRegres(xArr,yArr):
"""
函数说明:计算回归系数w
Parameters:
xArr - x数据集
yArr - y数据集
Returns:
ws - 回归系数
Website:
https://www.cuijiahua.com/
Modify:
2017-11-19
"""
xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
xTx = xMat.T * xMat #根据文中推导的公示计算回归系数
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 rssError(yArr, yHatArr):
"""
误差大小评价函数
Parameters:
yArr - 真实数据
yHatArr - 预测数据
Returns:
误差大小
"""
return ((yArr - yHatArr) **2).sum()
if __name__ == '__main__':
abX, abY = loadDataSet('abalone.txt')
print('训练集与测试集相同:局部加权线性回归,核k的大小对预测的影响:')
yHat01 = lwlrTest(abX[0:99], abX[0:99], abY[0:99], 0.1)
yHat1 = lwlrTest(abX[0:99], abX[0:99], abY[0:99], 1)
yHat10 = lwlrTest(abX[0:99], abX[0:99], abY[0:99], 10)
print('k=0.1时,误差大小为:',rssError(abY[0:99], yHat01.T))
print('k=1 时,误差大小为:',rssError(abY[0:99], yHat1.T))
print('k=10 时,误差大小为:',rssError(abY[0:99], yHat10.T))
print('')
print('训练集与测试集不同:局部加权线性回归,核k的大小是越小越好吗？更换数据集,测试结果如下:')
yHat01 = lwlrTest(abX[100:199], abX[0:99], abY[0:99], 0.1)
yHat1 = lwlrTest(abX[100:199], abX[0:99], abY[0:99], 1)
yHat10 = lwlrTest(abX[100:199], abX[0:99], abY[0:99], 10)
print('k=0.1时,误差大小为:',rssError(abY[100:199], yHat01.T))
print('k=1 时,误差大小为:',rssError(abY[100:199], yHat1.T))
print('k=10 时,误差大小为:',rssError(abY[100:199], yHat10.T))
print('')
print('训练集与测试集不同:简单的线性归回与k=1时的局部加权线性回归对比:')
print('k=1时,误差大小为:', rssError(abY[100:199], yHat1.T))
ws = standRegres(abX[0:99], abY[0:99])
yHat = np.mat(abX[100:199]) * ws
print('简单的线性回归误差大小:', rssError(abY[100:199], yHat.T.A))运行结果如下：
可以看到，当k=0.1时，训练集误差小，但是应用于新的数据集之后，误差反而变大了。这就是经常说道的过拟合现象。我们训练的模型，我们要保证测试集准确率高，这样训练出的模型才可以应用于新的数据，也就是要加强模型的普适性。可以看到，当k=1时，局部加权线性回归和简单的线性回归得到的效果差不多。这也表明一点，必须在未知数据上比较效果才能选取到最佳模型。那么最佳的核大小是10吗？或许是，但如果想得到更好的效果，应该用10个不同的样本集做10次测试来比较结果。
本示例展示了如何使用局部加权线性回归来构建模型，可以得到比普通线性回归更好的效果。局部加权线性回归的问题在于，每次必须在整个数据集上运行。也就是说为了做出预测，必须保存所有的训练数据。
五、总结
- 本文主要介绍了简单的线性回归和局部加权线性回归。
- 训练的模型要在测试集比较它们的效果，而不是在训练集上。
- 在局部加权线性回归中，过小的核可能导致过拟合现象，即训练集表现良好，测试集表现就渣渣了。
- 下篇文章将继续讲解回归，会介绍另一种提高预测精度的方法。
- 如有问题，请留言。如有错误，还望指正，谢谢！
PS： 如果觉得本篇本章对您有所帮助，欢迎关注、评论、赞！
本文出现的所有代码和数据集，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：点击查看
参考资料：
- 1 机器学习实战第八章内容
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