当前位置： 首页 > article >正文

【python机器学习】线性回归 拟合 欠拟合与过拟合 以及波士顿房价预估案例

article 2024/10/10 6:23:28

文章目录

线性回归之波士顿房价预测案例 欠拟合与过拟合

线性回归API 介绍:

在这里插入图片描述

波士顿房价预测

数据属性:

在这里插入图片描述

机器学习代码实现

1.导入库

from sklearn.preprocessing import StandardScaler        # 特征处理
from sklearn.model_selection import train_test_split    # 数据集划分
from sklearn.linear_model import LinearRegression       # 正规方程的回归模型
from sklearn.linear_model import SGDRegressor           # 梯度下降的回归模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error          # 均方误差评估
# from sklearn.datasets import load_boston                # 数据

注意在新版本sklearn中上述读取数据方式失效通过下面方法读取数据

import pandas as pd
import numpy as np

data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"
raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\\s+", skiprows=22, header=None)
data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]])
target = raw_df.values[1::2, 2]

2.模型代码实现

# 正规方程法
def demo01():
    # 数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)
    # 特征工程 特征预处理
    transfer = StandardScaler()  # 创建标准化对象
    # 标准化 训练集 测试集
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_test = transfer.transform(x_test)

    # 模型训练
    estimator = LinearRegression()  # 线性回归模型对象
    estimator.fit(x_train, y_train)
    # 模型预测
    y_predict = estimator.predict(x_test)

    # 和测试集的标签进行比较
    # 1.均方误差
    print("均方误差的误差为:", mean_squared_error(y_test, y_predict))
    # 2.平均绝对误差
    print("平均绝对误差的误差为:", mean_absolute_error(y_test, y_predict))
    # 3.均方根误差
    print("均方根误差的误差为:", root_mean_squared_error(y_test, y_predict))


# 梯度下降法
def demo02():
    # 数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)
    # 特征工程 特征预处理
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_test = transfer.transform(x_test)

    # 模型训练
    estimator = SGDRegressor(max_iter=1000, learning_rate='constant',
                             eta0=0.001)  # 获取梯度下降模型对象 max_iter 最大次数 eta0 学习率 ,learning_rate='constant' 设置学习率为常数
    estimator.fit(x_train, y_train)
    # 模型预测
    y_predict = estimator.predict(x_test)

    # 模型评估
    # 1.均方误差
    print("均方误差的误差为:", mean_squared_error(y_test, y_predict))
    # 2.平均绝对误差
    print("平均绝对误差的误差为:", mean_absolute_error(y_test, y_predict))
    # 3.均方根误差
    print("均方根误差的误差为:", root_mean_squared_error(y_test, y_predict))

运行结果 上为标准函数 下为梯度下降

在这里插入图片描述

拟合 过拟合 欠拟合 模拟 及处理方法(正则化处理)

在这里插入图片描述

导包

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 计算均方误差
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso

定义函数表示欠拟合

欠拟合出现的原因:学习到数据的特征过少

解决方法: 【从数据、模型、算法的角度去想解决方案】

​ 添加其他特征
​ 有时出现欠拟合是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来解决
​ “组合”、“泛化”、“相关性”三类特征是特征添加的重要手段
​ 添加多项式特征项
​ 模型过于简单时的常用套路，例如将线性模型通过添加二次项或三次项使模型泛化能力更强

def demo01():
    # 准备数据
    # 准备噪声
    np.random.seed(21)
    # x 表示特征
    x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
    # y 表示目标值 线性关系 y = 0.5x^2 +x +  2 + 正态分布 + 噪声
    y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)

    # 模型训练
    # 创建线性回归方程对象
    estimator = LinearRegression()
    # 训练
    estimator.fit(x.reshape(-1, 1), y)
    # 根据模型预测
    y_predict = estimator.predict(x.reshape(-1, 1))
    # 模型评估
    print('均方误差', mean_squared_error(y, y_predict))
    # 这里看到均方误差正常 但是实际上欠拟合 画图
    plt.scatter(x, y) # x,y散点图
    plt.plot(x, y_predict, color='red') # 拟合回归线 即预测值
    plt.show()

在这里插入图片描述

根据数据可视化结果发现 均方误差正常,但是可视化结果表示模型欠拟合,用一次方程拟合二次

需要提升模型维度,增加特征值

定义函数表示拟合

在demo01 的基础上 对x 增加维度 即 拼接x和x^2 使得拟合回归线为2次方程

def demo02():
    # 准备数据
    # 准备噪声
    np.random.seed(21)
    # x 表示特征
    x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
    # y 表示目标值 线性关系 y = 0.5x^2 +x +  2 + 正态分布 + 噪声
    y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)
    x_reshape = x.reshape(-1, 1)
    x2 = np.hstack([x_reshape, x_reshape ** 2])  # 拼接x和x的平方 增加模型维度
    # 模型训练
    # 创建线性回归方程对象
    estimator = LinearRegression()
    # 训练
    estimator.fit(x2, y)

    # 根据模型预测
    y_predict = estimator.predict(x2)
    # 模型评估
    print('均方误差', mean_squared_error(y, y_predict))
    # 这里看到均方误差正常 但是实际上欠拟合 画图
    plt.scatter(x, y)  # x,y散点图
    plt.plot(x, y_predict, color='red')  # 拟合回归线 即预测值
    plt.show()

数据可视化结果虽然拟合曲线出来了,但是因为没有对散点排序,导致绘制时没有按顺序连接

在这里插入图片描述

def demo02():
    # 准备数据
    # 准备噪声
    np.random.seed(21)
    # x 表示特征
    x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
    # y 表示目标值 线性关系 y = 0.5x^2 +x +  2 + 正态分布 + 噪声
    y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)
    x_reshape = x.reshape(-1, 1)
    x2 = np.hstack([x_reshape, x_reshape ** 2])  # 拼接x和x的平方 增加模型维度
    # 模型训练
    # 创建线性回归方程对象
    estimator = LinearRegression()
    # 训练
    estimator.fit(x2, y)

    # 根据模型预测
    y_predict = estimator.predict(x2)
    # 模型评估
    print('均方误差', mean_squared_error(y, y_predict))
    # 这里看到均方误差正常 但是实际上欠拟合 画图
    plt.scatter(x, y)  # x,y散点图
    plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='red')  # 拟合回归线 即预测值
    plt.show()

排序后正确的拟合线

在这里插入图片描述

定义函数表示过拟合

过拟合出现的原因:

  • 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:

  • 重新清洗数据
    • 对于过多异常点数据、数据不纯的地方再处理
  • 增大数据的训练量
    • 对原来的数据训练的太过了，增加数据量的情况下，会缓解
      正则化
  • 解决模型过拟合的方法，在机器学习、深度学习中大量使用
    减少特征维度，防止维灾难
  • 由于特征多，样本数量少，导致学习不充分，泛化能力差。

在demo02 函数上继续增加维度 会导致模型会兼顾每个测试点,导致过拟合

def demo03():
    # 准备数据
    # 准备噪声
    np.random.seed(21)
    # x 表示特征
    x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
    # y 表示目标值 线性关系 y = 0.5x^2 +x +  2 + 正态分布 + 噪声
    y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)
    x_reshape = x.reshape(-1, 1)
    x2 = np.hstack(
        [x_reshape, x_reshape ** 2, x_reshape ** 3, x_reshape ** 4, x_reshape ** 5, x_reshape ** 6, x_reshape ** 7,
         x_reshape ** 8, x_reshape ** 9, x_reshape ** 10, x_reshape ** 11, x_reshape ** 12, x_reshape ** 13,
         x_reshape ** 14, x_reshape ** 15, x_reshape ** 16, x_reshape ** 17, x_reshape ** 18,
         x_reshape ** 19])  # 拼接x和x的平方 增加模型维度
    # 模型训练
    # 创建线性回归方程对象
    estimator = LinearRegression()
    # 训练
    estimator.fit(x2, y)

    # 根据模型预测
    y_predict = estimator.predict(x2)
    # 模型评估
    print('均方误差', mean_squared_error(y, y_predict))
    # 这里看到均方误差正常 但是实际上欠拟合 画图
    plt.scatter(x, y)  # x,y散点图
    plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='red')  # 拟合回归线 即预测值
    plt.show()

过拟合展示

在这里插入图片描述

正则化处理过拟合

在这里插入图片描述

L1正则化

在这里插入图片描述

在demo03基础上 将线性回归模型对象改为l1正则化线性回归模型对象

def demo04():
    np.random.seed(21)
    # x 表示特征
    x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
    # y 表示目标值 线性关系 y = 2x + 3 + 噪声
    y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)

    # 模型训练
    # 创建 线性回归 L1 正则化 模型对象
    estimator = Lasso(alpha=0.1)  # alpha 正则化参数 值越大 正则化程度越大
    # 对数据集做处理

    # print("处理前:", x)
    X = x.reshape(-1, 1)
    # print("处理后:", X)
    # 拼接 x 和 x 的平方
    X2 = np.hstack(
        [X, X ** 2, X ** 3, X ** 4, X ** 5, X ** 6, X ** 7, X ** 8, X ** 9, X ** 10, X ** 11, X ** 12, X ** 13, X ** 14,
         X ** 15, X ** 16, X ** 17, X ** 18, X ** 19, X ** 20])
    # print("处理后:", X2)
    # 训练
    estimator.fit(X2, y)
    # 预测
    y_predict = estimator.predict(X2)
    print("预测值:", y_predict)
    # 模型评估
    print('均方误差', mean_squared_error(y, y_predict))
    # 数据可视化 绘制图像
    print(np.sort(x))
    print(np.argsort(x))
    plt.scatter(x, y)  # 基于原始的x,y 绘制散点图
    plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='red')  # 原始的x , y 预测值 绘制折线图(拟合回归线)
    plt.show()

l1正则化过后的曲线

在这里插入图片描述

L1正则化通过改变权重,并将特殊点的权重完全改为0来避免过拟合问题

L2正则化

在这里插入图片描述

将模型改为L2正则化线性回归模型

def demo05():
    # 准备数据
    # 准备噪声
    np.random.seed(21)
    # x 表示特征
    x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
    # y 表示目标值 线性关系 y = 2x + 3 + 噪声
    y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)

    # 模型训练
    # 创建 线性回归 L2 正则化 模型对象
    estimator = Ridge(alpha=0.1)  # alpha 正则化参数 值越大 正则化程度越大
    # 对数据集做处理

    # print("处理前:", x)
    X = x.reshape(-1, 1)
    # print("处理后:", X)
    # 拼接 x 和 x 的平方
    X2 = np.hstack(
        [X, X ** 2, X ** 3, X ** 4, X ** 5, X ** 6, X ** 7, X ** 8, X ** 9, X ** 10, X ** 11, X ** 12, X ** 13, X ** 14,
         X ** 15, X ** 16, X ** 17, X ** 18, X ** 19, X ** 20])
    # print("处理后:", X2)
    # 训练
    estimator.fit(X2, y)
    # 预测
    y_predict = estimator.predict(X2)
    print("预测值:", y_predict)
    # 模型评估
    print('均方误差', mean_squared_error(y, y_predict))
    # 数据可视化 绘制图像
    print(np.sort(x))
    print(np.argsort(x))
    plt.scatter(x, y)  # 基于原始的x,y 绘制散点图
    plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='red')  # 原始的x , y 预测值 绘制折线图(拟合回归线)
    plt.show()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


http://www.kler.cn/news/340862.html

相关文章：

  • Spring Boot 自动配置原理
  • LeetCode hot100---滑动窗口专题(C++语言)
  • NUKE 15有哪些新的改进功能？影视后期特效合成NUKE 15 安装包分享 【Mac/win】
  • 3D看车如何实现？有哪些功能特点和优势？
  • Clio——麻省理工学院增强机器人场景理解算法
  • 【SQL】换座位
  • 什么是物联网nb水表？
  • MSTP、MPLS和SD-WAN组网技术对比
  • Java重修笔记 第六十三天 坦克大战（十三）IO 流 - ObjectInputStream 和 ObjectOutputStream、对处理流的细节整理
  • 基于hadoop和springboot的高校固定资产管理系统的设计与实现
  • 搭建企业域名服务器案例
  • 【VUE】虚拟DOM真的比真实DOM性能好吗
  • 【FastAdmin】全栈视角下的页面跳转实现：从原生html、javascrpt、php技术到jQuery、FastAdmin框架
  • spark的rdd介绍和应用
  • 图像处理（一）——CMC特刊推荐
  • Win11 23H2 10月正式版：22631.4317 镜像免费下载！
  • C++进阶——哈希
  • springboot-网站开发-如何规避和拒绝用户输入的空字符串
  • 深入解析 Baichuan 模型：架构、训练与实际应用
  • 门窗对象检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]