标签：boston 入门教程 算法 train test import 数据 理想国 sklearn

01.简介

概念

• 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。
• 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归

使用场景

• 房价预测
• 销售额度预测
• 贷款额度预测

02.入门案例

基本步骤

• 导入依赖
• 准备数据
• 数据基本处理
• 特征工程
• 机器学习
• 模型评估

示例：假设知道一组学生的平时成绩和期末考试成绩及最终成绩，现在有一个新的同学，知道他的平时成绩和期末考试成绩，那么他的期末最终成绩应该是多少？

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Author: 张大鹏
Date: 2020-12-18 20:17:02
LastEditTime: 2020-12-18 20:21:57
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Description: 线性回归入门案例
FilePath: \ai20201027\05.sklearn\01.line_demo01.py
'''

# 导入依赖
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
# 成绩数据：第一列数据是期末考试分，第二列数据是平时表现分
x = [[80, 86],
[82, 80],
[85, 78],
[90, 90],
[86, 82],
[82, 90],
[78, 80],
[92, 94]]

# 期末最终成绩数据： k1 * 平时成绩 + k2 * 期末考试成绩
y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]

# 数据基本处理
# 特征工程
# 机器学习
estimator = LinearRegression() # 训练器
estimator.fit(x, y) #训练数据

print('系数： ', estimator.coef_) # 查看系数
print('预测（考试成绩100，平时成绩80）：', estimator.predict([[100, 80]])) # 预测

# 模型评估

03.波斯顿房价预测（线性回归）

数据介绍

sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)

参数：

• x 数据集的特征值
• y 数据集的标签值
• test_size 测试集的大小，一般为float
• random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。

return

• x_train 训练集的特征值
• x_test 测试集的特征值
• y_train 训练集的目标值
• y_test 测试集的目标值

特征值和目标值的概念

• 特征值：数据的属性，比如鸢尾花的花瓣长度宽度，花萼长度宽度
• 目标值：分类的结果，比如鸢尾花的种类山鸢尾，虹膜锦葵，变色鸢尾

基本步骤

• 导入依赖
• 准备数据
• 分割数据
• 数据标准化
• 线性回归
• 获取预测值
• 计算均方误差

示例：训练预测波斯顿房价的模型

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Author: 张大鹏
Date: 2020-12-18 20:56:15
LastEditTime: 2020-12-18 21:08:37
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Description: 波斯顿房价预测
FilePath: \ai20201027\05.sklearn\boston_house_price_predict.py
'''

# 导入依赖
from scipy.sparse.construct import random
from sklearn.datasets import load_boston # 波斯顿房价数据
from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分割
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据标准化
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error # 均方根误差

# 准备数据
boston = load_boston()

# 分割数据
# test_size = 0.2 训练集80 测试集20
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size = 0.2)

# 数据标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.fit_transform(x_test)

# 线性回归
estimator = LinearRegression()
estimator.fit(x_train, y_train) # 传训练集
# print(x_train, y_train)

# 获取预测值
y_pre = estimator.predict(x_test)
print('预测值： ',y_pre)

# 计算均方误差
ret = mean_squared_error(y_test, y_pre)
print("均方误差：", ret) # 均方误差越小越好

输出结果

预测值：  ...
均方误差： 20.857752704591284

04.波斯顿房价预测（随机梯度下降法）

概念

• 随机梯度下降法是对线性回归算法的一种优化

示例：使用随机梯度下降法训练波斯顿房价预测模型

基本步骤

• 导入依赖
• 准备数据
• 分割数据
• 数据标准化
• 随机梯度下降算法训练模型
• 获取预测值
• 获取均方根误差（越小越好）

源码

'''
Author: 张大鹏
Date: 2020-12-18 21:13:46
LastEditTime: 2020-12-18 21:27:39
LastEditors: Please set LastEditors
Description: 随机梯度下降算法预测波斯顿房价
FilePath: \ai20201027\05.sklearn\boston_house_price_predict_sgd.py
'''

# 导入依赖
from sklearn.datasets import load_boston # 波斯顿房价
from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分割
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据标准化
from sklearn.linear_model import SGDRegressor # 随机梯度下降算法
from sklearn.metrics import mean_squared_error # 均方根误差

# 准备数据
boston = load_boston()

# 分割数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2)

# 数据标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.fit_transform(x_test)

# 随机梯度下降算法训练模型
estimator = SGDRegressor(max_iter=1000)
estimator.fit(x_train, y_train)

# 获取预测值
y_pre = estimator.predict(x_test)
# print("预测值：", y_pre)

# 获取均方根误差（越小越好）
ret = mean_squared_error(y_test, y_pre)
print("均方根误差：", ret)

输出结果

均方根误差： 20.768660251082974

05.过拟合和欠拟合

概念

• 过拟合：
  • 一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。
  • 模型过于复杂
  • 在训练集表现好，在测试集表现不好
• 欠拟合：
  • 一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。
  • 模型过于简单
  • 在训练集和测试集都表现不好

原因以及解决办法

• 欠拟合原因以及解决办法
  • 原因：学习到数据的特征过少
  • 解决办法：
    • 1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来很好地解决。例如，“组合”、“泛化”、“相关性”三类特征是特征添加的重要手段，无论在什么场景，都可以照葫芦画瓢，总会得到意想不到的效果。除上面的特征之外，“上下文特征”、“平台特征”等等，都可以作为特征添加的首选项。
    • 2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。
• 过拟合原因以及解决办法
  • 原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征，模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾各个测试数据点
  • 解决办法：
    • 1）重新清洗数据，导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的，如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。
    • 2）增大数据的训练量，还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的，训练数据占总数据的比例过小。
    • 3）正则化
    • 4）减少特征维度，防止维灾难

06.正则化线性模型

常用

• Ridge Regression 岭回归
• Lasso 回归
• Elastic Net 弹性网络
• Early stopping

导入

from sklearn.linear_model import Ridge, ElasticNet, Lasso

常用：岭回归

sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver="auto", normalize=False)

• 具有l2正则化的线性回归
• alpha:正则化力度，也叫 λ
  • λ取值：0~1 1~10
• solver:
  • auto:会根据数据自动选择优化方法
  • sag:如果数据集、特征都比较大，选择该随机梯度下降优化
• normalize:数据是否进行标准化
  • normalize=False:可以在fit之前调用preprocessing.StandardScaler标准化数据

属性

Ridge.coef_:回归权重
Ridge.intercept_:回归偏置

示例：使用岭回归模型预测波斯顿房价

基本步骤

• 导入依赖
• 准备数据
• 分割数据
• 数据标准化
• 岭回归训练模型
• 获取预测值
• 获取均方根误差

源码

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Author: 张大鹏
Date: 2020-12-18 22:02:03
LastEditTime: 2020-12-18 22:08:28
LastEditors: Please set LastEditors
Description: 使用岭回归模型预测波士顿房价
FilePath: \ai20201027\05.sklearn\boston_house_price_predict_ridge.py
'''

# 导入依赖
from sklearn.datasets import load_boston # 波斯顿房价
from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据切割
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据标准化
from sklearn.linear_model import Ridge # 岭回归模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error # 均方根误差


# 准备数据
boston = load_boston()

# 分割数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2)

# 数据标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.fit_transform(x_test)

# 岭回归训练模型
estimator = Ridge(alpha=5)
estimator.fit(x_train, y_train)

# 获取预测值
y_pre = estimator.predict(x_test)

# 获取均方根误差
ret = mean_squared_error(y_test, y_pre)
print("均方根误差：",ret)

输出结果

均方根误差： 16.635488680564062

07.模型的保存和加载

from sklearn.externals import joblib

# 保存
joblib.dump(estimator, 'test.pkl')

# 加载
estimator = joblib.load('test.pkl')

标签：boston,入门教程,算法,train,test,import,数据,理想国,sklearn
来源： https://blog.csdn.net/qq_37703224/article/details/111397485

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