python实现线性回归的代码怎么写

这篇文章主要介绍“python实现线性回归的代码怎么写”，在日常操作中，相信很多人在python实现线性回归的代码怎么写问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python实现线性回归的代码怎么写”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

1线性回归

1.1简单线性回归

在简单线性回归中，通过调整a和b的参数值，来拟合从x到y的线性关系。下图为进行拟合所需要优化的目标，也即是MES（Mean Squared Error)，只不过省略了平均的部分（除以m）。

对于简单线性回归，只有两个参数a和b，通过对MSE优化目标求极值（最小二乘法），即可求得最优a和b如下，所以在训练简单线性回归模型时，也只需要根据数据求解这两个参数值即可。

下面使用波士顿房价数据集中，索引为5的特征RM (average number of rooms per dwelling)来进行简单线性回归。其中使用的评价指标为：

# 以sklearn的形式对simple linear regression 算法进行封装import numpy as npimport sklearn.datasets as datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_errornp.random.seed(123)class SimpleLinearRegression():    def __init__(self):        """        initialize model parameters        self.a_=None        self.b_=None    def fit(self,x_train,y_train):        training model parameters        Parameters        ----------            x_train:train x ,shape:data [N,]            y_train:train y ,shape:data [N,]        assert (x_train.ndim==1 and y_train.ndim==1),\            """Simple Linear Regression model can only solve single feature training data"""        assert len(x_train)==len(y_train),\            """the size of x_train must be equal to y_train"""        x_mean=np.mean(x_train)        y_mean=np.mean(y_train)        self.a_=np.vdot((x_train-x_mean),(y_train-y_mean))/np.vdot((x_train-x_mean),(x_train-x_mean))        self.b_=y_mean-self.a_*x_mean    def predict(self,input_x):        make predictions based on a batch of data            input_x:shape->[N,]        assert input_x.ndim==1 ,\            """Simple Linear Regression model can only solve single feature data"""        return np.array([self.pred_(x) for x in input_x])    def pred_(self,x):        give a prediction based on single input x        return self.a_*x+self.b_    def __repr__(self):        return "SimpleLinearRegressionModel"if __name__ == '__main__':    boston_data = datasets.load_boston()    x = boston_data['data'][:, 5]  # total x data (506,)    y = boston_data['target']  # total y data (506,)    # keep data with target value less than 50.    x = x[y < 50]  # total x data (490,)    y = y[y < 50]  # total x data (490,)    plt.scatter(x, y)    plt.show()    # train size:(343,) test size:(147,)    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)    regs = SimpleLinearRegression()    regs.fit(x_train, y_train)    y_hat = regs.predict(x_test)    rmse = np.sqrt(np.sum((y_hat - y_test) ** 2) / len(x_test))    mse = mean_squared_error(y_test, y_hat)    mae = mean_absolute_error(y_test, y_hat)    # notice    R_squared_Error = 1 - mse / np.var(y_test)    print('mean squared error:%.2f' % (mse))    print('root mean squared error:%.2f' % (rmse))    print('mean absolute error:%.2f' % (mae))    print('R squared Error:%.2f' % (R_squared_Error))

输出结果：

mean squared error:26.74
root mean squared error:5.17
mean absolute error:3.85
R squared Error:0.50

数据的可视化：

1.2 多元线性回归

多元线性回归中，单个x的样本拥有了多个特征，也就是上图中带下标的x。
其结构可以用向量乘法表示出来：
为了便于计算，一般会将x增加一个为1的特征，方便与截距bias计算。

而多元线性回归的优化目标与简单线性回归一致。

通过矩阵求导计算，可以得到方程解，但求解的时间复杂度很高。

下面使用正规方程解的形式，来对波士顿房价的所有特征做多元线性回归。

import numpy as npfrom PlayML.metrics import r2_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport sklearn.datasets as datasetsfrom PlayML.metrics import  root_mean_squared_errornp.random.seed(123)class LinearRegression():    def __init__(self):        self.coef_=None # coeffient        self.intercept_=None # interception        self.theta_=None    def fit_normal(self, x_train, y_train):        """        use normal equation solution for multiple linear regresion as model parameters        Parameters        ----------        theta=(X^T * X)^-1 * X^T * y        assert x_train.shape[0] == y_train.shape[0],\            """size of the x_train must be equal to y_train """        X_b=np.hstack([np.ones((len(x_train), 1)), x_train])        self.theta_=np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y_train) # (featere,1)        self.coef_=self.theta_[1:]        self.intercept_=self.theta_[0]    def predict(self,x_pred):        """给定待预测数据集X_predict，返回表示X_predict的结果向量"""        assert self.intercept_ is not None and self.coef_ is not None, \            "must fit before predict!"        assert x_pred.shape[1] == len(self.coef_), \            "the feature number of X_predict must be equal to X_train"        X_b=np.hstack([np.ones((len(x_pred),1)),x_pred])        return X_b.dot(self.theta_)    def score(self,x_test,y_test):        Calculate evaluating indicator socre        ---------            x_test:x test data            y_test:true label y for x test data        y_pred=self.predict(x_test)        return r2_score(y_test,y_pred)    def __repr__(self):        return "LinearRegression"if __name__ == '__main__':    # use boston house price dataset for test    boston_data = datasets.load_boston()    x = boston_data['data']  # total x data (506,)    y = boston_data['target']  # total y data (506,)    # keep data with target value less than 50.    x = x[y < 50]  # total x data (490,)    y = y[y < 50]  # total x data (490,)    # train size:(343,) test size:(147,)    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3,random_state=123)    regs = LinearRegression()    regs.fit_normal(x_train, y_train)    # calc error    score=regs.score(x_test,y_test)    rmse=root_mean_squared_error(y_test,regs.predict(x_test))    print('R squared error:%.2f' % (score))    print('Root mean squared error:%.2f' % (rmse))

输出结果：

R squared error:0.79
Root mean squared error:3.36

1.3 使用sklearn中的线性回归模型

import sklearn.datasets as datasetsfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom PlayML.metrics import  root_mean_squared_errornp.random.seed(123)if __name__ == '__main__':    # use boston house price dataset    boston_data = datasets.load_boston()    x = boston_data['data']  # total x size (506,)    y = boston_data['target']  # total y size (506,)    # keep data with target value less than 50.    x = x[y < 50]  # total x size (490,)    y = y[y < 50]  # total x size (490,)    # train size:(343,) test size:(147,)    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=123)    regs = LinearRegression()    regs.fit(x_train, y_train)    # calc error    score = regs.score(x_test, y_test)    rmse = root_mean_squared_error(y_test, regs.predict(x_test))    print('R squared error:%.2f' % (score))    print('Root mean squared error:%.2f' % (rmse))    print('coeffient:',regs.coef_.shape)    print('interception:',regs.intercept_.shape)

R squared error:0.79Root mean squared error:3.36coeffient: (13,)interception: ()

到此，关于“python实现线性回归的代码怎么写”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！