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第L2周：机器学习-线性回归

article 2024/11/17 19:38:25

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊

目标：

学习简单线性回归模型和多元线性回归模型
通过代码实现：通过鸢尾花花瓣长度预测花瓣宽度
具体实现：
（一）环境：
语言环境：Python 3.10
编译器: PyCharm
框架：scikit-learn
（二）具体步骤：
造个数据集，内容格式如下：

导入库

import pandas as pd  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

简单线性回归

# 加载数据
dataset = pd.read_csv('./studentscores.csv')  
print(dataset)

# 取第一列Hours的值
X = dataset.iloc[:, :1].values  
print(X)

# 取第二列Scores的值
Y = dataset.iloc[:, 1].values  
print(Y)

很好奇，看看X，Y的形状：

print(X.shape)
print(Y.shape)

看来两者是一样的形状和大小。继续：

# 切分一下数据集，75%用来训练，25%用来测试
from sklearn.model_selection import  train_test_split  
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y,  
                                                    test_size=1/4,  
                                                    random_state=0)

检验一下切分的成果：

print(X_train, X_train.shape)

print(Y_train, Y_train.shape)

print(X_test, X_test.shape)
print(Y_test, Y_test.shape)

做简单线性回归

# 简单线性回归  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
  
regressor = LinearRegression()  
regressor = regressor.fit(X_train, Y_train)

# 预测一下结果  
Y_pred = regressor.predict(X_test)  
  
print(Y_pred, Y_pred.shape)

这个预测结果和上面的Y_test比较一下，可以看到两者之间的差距以及相似性。我们进行可视化直观看看：

# 训练集可视化  
plt.scatter(X_train, Y_train, color='red')  
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')  
plt.show()

# 测试集预测结果可视化  
plt.scatter(X_test, Y_test, color='red')  
plt.plot(X_test, regressor.predict(X_test), color='blue')  
plt.show()

红点是实际分布，蓝色线是预测趋势线。两者是趋于一致的，预测的偏离并不大。
注：plt.scatter()绘制散点四等小站，plt.plot()绘制折线图。

下面看看多元线性回归，通过鸢尾花花瓣长度预测花瓣宽度

导入数据集

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'  
names = ['花萼-length', '花萼-width', '花瓣-length', '花瓣-width', 'class']  
dataset = pd.read_csv(url, names=names)  
print(dataset)

2. 分析一下数据

plt.plot(dataset['花萼-length'], dataset['花瓣-width'], 'x', label="marker='x'")  
plt.plot(dataset['花萼-width'], dataset['花瓣-width'], 'o', label="marker='o'")  
plt.plot(dataset['花瓣-length'], dataset['花瓣-width'], 'v', label="marker='v'")  
plt.legend(numpoints=1)  
plt.show()

3. 取数据

# 取[花萼-width : 花瓣-length]
X = dataset.iloc[:, [1, 2]].values  
print(X, X.shape)

Y = dataset.iloc[:, 3].values  # 取花瓣-width值  
print(Y, Y.shape)

3. 将dataset切分成训练数据集和测试数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split  
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y,  
                                                    test_size=0.2,  
                                                    random_state=0)

训练多元线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression  
regressor = LinearRegression()  
regressor.fit(X_train, Y_train)

在测试集上预测结果

y_pred = regressor.predict(X_test)  
print(y_pred)

6. 把测试集预测结果可视化

plt.scatter(Y_test, y_pred, color='red')  
plt.plot(Y_test, Y_test, color='blue') # 假设预测100%正确,那么走势是蓝线
plt.plot(Y_test)
plt.xlabel("True")  
plt.ylabel("Prediction")  
plt.show()