監督線性回歸訓練方法

❶ 關於pytorch線性回歸問題有什麼辦法可以讓線性回歸y的行列與x的行列數量不相等的情況下可以進行

摘要 使用PyTorch定義線性回歸模型一般分以下幾步：

❷ 如何用Python進行線性回歸以及誤差分析

數據挖掘中的預測問題通常分為2類：回歸與分類。

簡單的說回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。

本文講述如何用Python進行基本的數據擬合，以及如何對擬合結果的誤差進行分析。

本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然後嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據進行擬合。

擬合的目的是使得根據訓練數據能夠擬合出一個多項式函數，這個函數能夠很好的擬合現有數據，並且能對未知的數據進行預測。

代碼如下：

• importmatplotlib.pyplot as plt

• importnumpy as np

• importscipy as sp

• fromscipy.statsimportnorm

• fromsklearn.pipelineimportPipeline

• fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

• fromsklearn.

• fromsklearnimportlinear_model

• ''''' 數據生成 '''

• x = np.arange(0,1,0.002)

• y = norm.rvs(0, size=500, scale=0.1)

• y = y + x**2

• ''''' 均方誤差根 '''

• defrmse(y_test, y):

• returnsp.sqrt(sp.mean((y_test - y) **2))

• ''''' 與均值相比的優秀程度，介於[0~1]。0表示不如均值。1表示完美預測.這個版本的實現是參考scikit-learn官網文檔 '''

• defR2(y_test, y_true):

• return1- ((y_test - y_true)**2).sum() / ((y_true - y_true.mean())**2).sum()

• ''''' 這是Conway&White《機器學習使用案例解析》里的版本 '''

• defR22(y_test, y_true):

• y_mean = np.array(y_true)

• y_mean[:] = y_mean.mean()

• return1- rmse(y_test, y_true) / rmse(y_mean, y_true)

• plt.scatter(x, y, s=5)

• degree = [1,2,100]

• y_test = []

• y_test = np.array(y_test)

• fordindegree:

• clf = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=d)),

• ('linear', LinearRegression(fit_intercept=False))])

• clf.fit(x[:, np.newaxis], y)

• y_test = clf.predict(x[:, np.newaxis])

• print(clf.named_steps['linear'].coef_)

• print('rmse=%.2f, R2=%.2f, R22=%.2f, clf.score=%.2f'%

• (rmse(y_test, y),

• R2(y_test, y),

• R22(y_test, y),

• clf.score(x[:, np.newaxis], y)))

• plt.plot(x, y_test, linewidth=2)

• plt.grid()

• plt.legend(['1','2','100'], loc='upper left')

• plt.show()

該程序運行的顯示結果如下：



[ 0. 0.75873781]

rmse=0.15, R2=0.78, R22=0.53, clf.score=0.78

[ 0. 0.35936882 0.52392172]

rmse=0.11, R2=0.87, R22=0.64, clf.score=0.87

[ 0.00000000e+00 2.63903249e-01 3.14973328e-01 2.43389461e-01

1.67075328e-01 1.10674280e-01 7.30672237e-02 4.88605804e-02

......

3.70018540e-11 2.93631291e-11 2.32992690e-11 1.84860002e-11

1.46657377e-11]

rmse=0.10, R2=0.90, R22=0.68, clf.score=0.90

❸ 常見的回歸分析方法有哪些

1/6分步閱讀
1.線性回歸方法：通常因變數和一個（或者多個）自變數之間擬合出來是一條直線（回歸線），通常可以用一個普遍的公式來表示：Y（因變數）=a*X（自變數）+b+c，其中b表示截距，a表示直線的斜率，c是誤差項。如下圖所示。

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2.邏輯回歸方法：通常是用來計算「一個事件成功或者失敗」的概率，此時的因變數一般是屬於二元型的（1 或0，真或假，有或無等）變數。以樣本極大似然估計值來選取參數，而不採用最小化平方和誤差來選擇參數，所以通常要用log等對數函數去擬合。如下圖。

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3.多項式回歸方法：通常指自變數的指數存在超過1的項，這時候最佳擬合的結果不再是一條直線而是一條曲線。比如：拋物線擬合函數Y=a+b*X^2，如下圖所示。

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4.嶺回歸方法：通常用於自變數數據具有高度相關性的擬合中，這種回歸方法可以在原來的偏差基礎上再增加一個偏差度來減小總體的標准偏差。如下圖是其收縮參數的最小誤差公式。

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5.套索回歸方法：通常也是用來二次修正回歸系數的大小，能夠減小參量變化程度以提高線性回歸模型的精度。如下圖是其懲罰函數，注意這里的懲罰函數用的是絕對值，而不是絕對值的平方。

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6.ElasticNet回歸方法：是Lasso和Ridge回歸方法的融合體，使用L1來訓練，使用L2優先作為正則化矩陣。當相關的特徵有很多個時，ElasticNet不同於Lasso，會選擇兩個。如下圖是其常用的理論公式。

❹ 什麼是線性回歸法

如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。詳細原理這里就不細說了，具體參照線性回歸。

http://ke..com/view/4942739.htm

❺ 常見的監督學習演算法

K-近鄰演算法：K-近鄰是一種分類演算法，其思路是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。

K通常是不大於20的整數。KNN演算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。

ID3演算法：劃分數據集的最大原則就是將數據變得更加有序。熵（entropy）是描述信息不確定性（雜亂程度）的一個值。

(5)監督線性回歸訓練方法擴展閱讀：

注意事項：

分類：當數據被用於預測類別時，監督學習也可處理這類分類任務。給一張圖片貼上貓或狗的標簽就是這種情況。當分類標簽只有兩個時，這就是二元分類，超過兩個則是多元分類。

預測：這是一個基於過去和現在的數據預測未來的過程，其最大應用是趨勢分析。一個典型實例是根據今年和前年的銷售業績以預測下一年的銷售業績。

❻ 神經網路:欠擬合和過擬合

以我們前面講述的線性回歸為例，比如我們在訓練集上訓練出最優的模型，但是當我們將其使用到測試集時，測試的誤差很大，我們該怎麼辦？ 

我們一般採取的措施主要包括以下6種：

增加訓練樣本的數目（該方法適用於過擬合現象時，解決高方差。一般都是有效的，但是代價較大，如果下面的方法有效，可以優先採用下面的方式）；

嘗試減少特徵的數量（該方法適用於過擬合現象時，解決高方差）；

嘗試獲得更多的特徵（該方法適用於欠擬合現象時，解決高偏差）；

嘗試增加多項式特徵（該方法適用於欠擬合現象時，解決高偏差）；

嘗試減小正則化程度λ（該方法適用於欠擬合現象時，解決高偏差）；

嘗試增加正則化程度λ（該方法適用於過擬合現象時，解決高方差）；

上面的方法不是隨機選擇，是在合適的情況下（過擬合和欠擬合）選擇合適的方法，對於怎麼判斷一個模型是過擬合還是欠擬合，我們會在下面給出一些機器學習診斷法。

如何對一個假設進行評估？  

我們前面在講述線性回歸和邏輯回歸時，只是注重針對訓練數據集訓練出一個最優的參數，但是我們訓練處的模型對於測試集的性能好壞我們沒有進行判斷，我們只是訓練的模型使得損失函數最小，我們前面也討論過，在訓練數據集上損失函數最小並不能代表對於給定的測試數據，測試數據的評估非常准確，比如過擬合現象發生時，那我們如何評價一個假設的好壞呢？ 

主要的方法包括兩種： 

1.對於簡答的模型，我們可以採用將hθ(x)的圖像畫出，來判斷模型的好壞，但是這種方法對於特徵變數不是一個時，這種方法很難實現或者不可能實現。例如我們曾經看到過這樣的圖像，可以通過hθ(x)的圖像明顯可以看出，該假設存在著過擬合現象。 

2.另一種評估假設的方法為：將原來的數據集分為訓練集和測試集，一般我們是從原來的數據集中隨機選取（保證訓練集和測試集中都含有各種類型的數據）70%的數據作為訓練集，剩下的30%的樣本作為測試集。同時這種將原來數據集劃分為訓練集和測試集的方法可以用於幫助特徵選擇、多項式次數的選擇以及正則化參數的選擇等。數據集劃分的過程如下： 

以上面數據集為例，選取前7個為訓練集，後3個為測試集。用前7個數據集做訓練訓練出一個最優的模型，評價這個訓練出的模型的好壞可以使用測試集來進行判斷，判斷的標准可以使用測試集的損失函數來進行定量的衡量。 

對於回歸問題，測試集的損失函數計算公式如下： 

Jtest(θ)=12mtest∑i=1mtest(hθ(x(i)test)−y(i)test)2

而對於分類問題，測試集的損失函數計算公式如下： 

這種測量方式，如果測試樣本損失函數很大，則代表訓練出的模型泛化能力不好。 

對於分類問題，還有另外一種測量的方式，稱為誤分類率，它對於每一個測試樣本進行計算，計算的公式如下： 

error=1mtest∑i=1mtesterr(hθ(x(i)test),y(i)))

其中， 

模型的選擇和交叉驗證集：  

上述我們是在模型選擇好了之後進行訓練的，也就是上述我們都是確定了假設進行訓練的，但是我們怎麼對模型進行選擇呢，這一節我們來討論一下模型的選擇，以及和交叉驗證集的關系。 

模型選擇主要包括以下內容：1.怎樣選擇正確的特徵來構造學習演算法？2.怎樣選擇學習演算法中正則化參數λ?等問題。 

首先我們結合一個例子來引出模型的選擇和驗證集： 

例如我們有上面十個模型，我們對於給定的數據集選擇哪種模型呢？按照我們上面討論的將數據集劃分為訓練集和測試集，使用訓練集對上述模型進行訓練，然後使用測試集來進行選擇最佳的模型，比如最優的為第五個模型，但是這並不能衡量這個模型的泛化能力，因為測試集已經用於選擇最優的模型，這個模型對於其他未知數據的泛化能力還是未知的。 

所以針對上述問題我們可以將數據集劃分為訓練集、交叉驗證集和測試集。一般情況下，訓練集占總樣本的60%，交叉驗證集佔20%，測試集佔20%。其中訓練集用於訓練，交叉驗證集用於選擇最優的模型，測試集用於測試模型的泛化能力。 

模型選擇方法為： 

1. 使用訓練集訓練10個模型； 

2. 用10個模型分別對交叉驗證集計算出交叉驗證誤差（代價函數的值），其中計算公式為： 

3. 選取交叉驗證誤差最小的模型作為選擇的模型； 

4. 用測試集對選擇出的模型計算泛化能力（測試樣本的損失函數），計算公式如上文中討論的一樣。

假設對診斷偏差和方差（即過擬合還是欠擬合）的影響  

利用上述方法學習到的演算法性能不好一般會有兩種情況： 

1.會出現過擬合，也就是所謂的方差很大； 

2.會出現欠擬合，也就是所謂的偏差很大； 

首先應該確定演算法性能的不好，是由哪種原因造成的，然後針對不同的情況採取不同的改進策略，可以有效的改進當前的演算法。下面我們來講述一下怎麼判斷是過擬合還是欠擬合。 

以下面例子為例，來進行討論： 

我們可以通過繪制出訓練集的代價函數和交叉驗證驗證集的代價函數與方次d的關系來進行判斷是上述哪種情況的一種： 

對於訓練集，當d較小時，模型的擬合程度不是很好，所以訓練樣本集的代價函數比較大；隨著d的增加，模型的擬合程度不斷提高，代價函數不斷的減小； 

對於交叉驗證集，由於d比較小時，模型的擬合程度不是很好，對於新來的樣本預測結果會偏差很大，所以交叉驗證集的代價函數在初始階段會很大，而隨著d的增加會出現一個比較好的方次d，使得模型的擬合程度最佳，同時對於新來的樣本泛化能力很強，所以會有一個代價函數最小的點出現（該轉折點即是模型開始由欠擬合轉向過擬合的點），隨後隨著d的增加，由於過擬合，會存在對新的樣本預測結果不良的現象，所以代價函數會逐漸增大。 

當我們繪制出上述曲線時，我們就可以判斷出什麼時候是過擬合什麼時候欠擬合，判斷的標准如下： 

1. 當訓練誤差與交叉驗證集誤差接近時，並且都很大時，該模型高偏差（欠擬合）； 

2. 當訓練誤差遠小於驗證集誤差時，並且訓練誤差很小時，該模型高方差（過擬合）。 

判斷出該模型是過擬合或者欠擬合之後，然後使用上述提到的過擬合和欠擬合的解決方法，對演算法進行改進。

正則化對偏差和方差的影響  

我們前面講述過正則化可以有效的處理過擬合現象，但是我們上述所說的處理過擬合是在合適的λ情況下，那麼λ值的大小對模型的性能是怎樣影響的呢？我們採用上述與方次d對性能的影響相同的方式來分析λ的值對性能的影響。 

我們首先選擇一系列的λ值，通常λ的選擇是0~10之間呈現二倍關系的值（如：0，0.01，0.02，0.04，0.08，0.15，0.32，0.64，1.28，5.26，5.12，10） 

構建方式如下： 

選擇λ的方法如下： 

1.使用訓練集訓練處12個不同程度正則化模型； 

2.用12個模型分別對交叉驗證集計算出交叉驗證誤差； 

3.選擇得出交叉驗證誤差最小的模型； 

4.運用步驟3選出的模型對測試集計算得出推廣誤差

我們同樣可以將訓練集和交叉驗證集模型的代價函數與λ的值繪制在一張圖上。對於訓練集、驗證集和測試集的代價函數計算公式為： 

需要注意的是，當計算訓練集、交叉驗證集和測試集誤差時，不計算正則項，然後繪制出訓練集和交叉驗證集代價函數與λ值的關系，如下圖所示： 

1. 當λ較小時，訓練誤差較小（過擬合）而交叉驗證集誤差較大； 

2. 隨著λ的增加（從過擬合到欠擬合的過程），訓練集誤差逐漸增大（欠擬合），而交叉驗證集誤差則是先減小後增大。

學習曲線  

學習曲線也是一種可以判斷演算法是否處於過擬合還是欠擬合的情況，學習曲線是將訓練集誤差和交叉驗證集誤差作為訓練集實例數量（m）的函數繪制的圖像。學習曲先不僅可以幫助我們是不是處於過擬合或者欠擬合，它還可以幫助我們判斷是否為了提高演算法的性能需要我們收集多的數據。 

假設我們有100行數據，我們從第一行數據開始，逐漸增加數據進行訓練，得到每次訓練數據的代價函數值。當數據很少時，訓練模型能夠非常完美的擬合很少的數據，但是訓練出的模型卻不能泛化其他的數據，所以當數據很少時，訓練集的代價函數很小，但是交叉驗證集的代價函數很大，隨著樣本的增加，訓練集的代價函數逐漸增大，交叉驗證集的代價函數逐漸減小。繪制的曲線如下圖所示： 

1. 如何用學習曲線識別欠擬合： 

假設我們的模型處於欠擬合的情況下，擬合曲線如下圖所示： 

我們可以看出，無論我們怎樣增加樣本數據，誤差都不會有很大改觀。同時在欠擬合的情況下，會出現隨著樣本的增加，訓練集代價函數和交叉驗證集代價函數都很大的情況，在這種情況下，就沒有必要花費時間在收集數據上了，同時這也是一種判斷模型是過擬合還是欠擬合的方法。 

2. 如何使用學習曲線識別過擬合： 

假設我們有一個非常高次的多項式模型（比如最高次項達到100次），並且正則化非常小時，從下圖可以看出，當交叉驗證集誤差遠大於訓練集誤差時，往訓練集增加更多數據可以提高模型的效果。 

對於過擬合現象時，會出現訓練集代價函數一直都很小（雖然是增加的趨勢），但是驗證集的損失函數會很大（雖然是減小的趨勢），同時訓練集代價函數和驗證集代價函數相差會很大，可以使用這種方法來判斷該模型處於過擬合階段。

對於神經網路我們在討論一下過擬合和欠擬合現象：  

使用較小的神經網路，類似於參數較少的情況，容易導致高偏差和欠擬合，但是計算代價小；使用較大的神經網路，類似於參數較多的情況，容易導致高方差和過擬合，雖然計算代價比較大，但是可以通過正則化手段來調整而更加適應數據。 

對於 神經網路的模型選擇 ：我們一般選擇較大的神經網路並採用正則化處理，而不會選擇較小的神經網路。 

對於 神經網路隱藏層的層數選擇 ，一般我們從一層開始逐漸增加層數，為了更好的選擇出最佳的層數，可以針對不同隱藏層層數的神經網路進行訓練，然後選擇交叉驗證集代價函數最小的神經網路。

❼ 數據分析師必須掌握的7種回歸分析方法

1、線性回歸

線性回歸是數據分析法中最為人熟知的建模技術之一。它一般是人們在學習預測模型時首選的技術之一。在這種數據分析法中，由於變數是連續的，因此自變數可以是連續的也可以是離散的，回歸線的性質是線性的。

線性回歸使用最佳的擬合直線(也就是回歸線)在因變數(Y)和一個或多個自變數(X)之間建立一種關系。

2、邏輯回歸

邏輯回歸是用來計算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。當因變數的類型屬於二元(1 /0，真/假，是/否)變數時，我們就應該使用邏輯回歸.

邏輯回歸不要求自變數和因變數是線性關系。它可以處理各種類型的關系，因為它對預測的相對風險指數OR使用了一個非線性的log轉換。

為了避免過擬合和欠擬合，我們應該包括所有重要的變數。有一個很好的方法來確保這種情況，就是使用逐步篩選方法來估計邏輯回歸。它需要大的樣本量，因為在樣本數量較少的情況下，極大似然估計的效果比普通的最小二乘法差。

3、多項式回歸

對於一個回歸方程，如果自變數的指數大於1，那麼它就是多項式回歸方程。雖然會有一個誘導可以擬合一個高次多項式並得到較低的錯誤，但這可能會導致過擬合。你需要經常畫出關系圖來查看擬合情況，並且專注於保證擬合合理，既沒有過擬合又沒有欠擬合。下面是一個圖例，可以幫助理解：

明顯地向兩端尋找曲線點，看看這些形狀和趨勢是否有意義。更高次的多項式最後可能產生怪異的推斷結果。

4、逐步回歸

在處理多個自變數時，我們可以使用這種形式的回歸。在這種技術中，自變數的選擇是在一個自動的過程中完成的，其中包括非人為操作。

這一壯舉是通過觀察統計的值，如R-square，t-stats和AIC指標，來識別重要的變數。逐步回歸通過同時添加/刪除基於指定標準的協變數來擬合模型。

5、嶺回歸

嶺回歸分析是一種用於存在多重共線性(自變數高度相關)數據的技術。在多重共線性情況下，盡管最小二乘法(OLS)對每個變數很公平，但它們的差異很大，使得觀測值偏移並遠離真實值。嶺回歸通過給回歸估計上增加一個偏差度，來降低標准誤差。

除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似;它收縮了相關系數的值，但沒有達到零，這表明它沒有特徵選擇功能，這是一個正則化方法，並且使用的是L2正則化。

6、套索回歸

它類似於嶺回歸。除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似;它收縮系數接近零(等於零)，確實有助於特徵選擇;這是一個正則化方法，使用的是L1正則化;如果預測的一組變數是高度相關的，Lasso 會選出其中一個變數並且將其它的收縮為零。

7、回歸

ElasticNet是Lasso和Ridge回歸技術的混合體。它使用L1來訓練並且L2優先作為正則化矩陣。當有多個相關的特徵時，ElasticNet是很有用的。Lasso會隨機挑選他們其中的一個，而ElasticNet則會選擇兩個。Lasso和Ridge之間的實際的優點是，它允許ElasticNet繼承循環狀態下Ridge的一些穩定性。

通常在高度相關變數的情況下，它會產生群體效應;選擇變數的數目沒有限制;並且可以承受雙重收縮。

關於數據分析師必須掌握的7種回歸分析方法，青藤小編就和您分享到這里了，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的職業前景及就業內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 使用Python的線性回歸問題，怎麼解決

本文中，我們將進行大量的編程——但在這之前，我們先介紹一下我們今天要解決的實例問題。

1) 預測房子價格

閃電俠是一部由劇作家/製片人Greg Berlanti、Andrew Kreisberg和Geoff Johns創作，由CW電視台播放的美國電視連續劇。它基於DC漫畫角色閃電俠（Barry Allen），一個具有超人速度移動能力的裝扮奇特的打擊犯罪的超級英雄，這個角色是由Robert Kanigher、John Broome和Carmine Infantino創作。它是綠箭俠的衍生作品，存在於同一世界。該劇集的試播篇由Berlanti、Kreisberg和Johns寫作，David Nutter執導。該劇集於2014年10月7日在北美首映，成為CW電視台收視率最高的電視節目。

綠箭俠是一部由劇作家/製片人 Greg Berlanti、Marc Guggenheim和Andrew Kreisberg創作的電視連續劇。它基於DC漫畫角色綠箭俠，一個由Mort Weisinger和George Papp創作的裝扮奇特的犯罪打擊戰士。它於2012年10月10日在北美首映，與2012年末開始全球播出。主要拍攝於Vancouver、British Columbia、Canada，該系列講述了億萬花花公子Oliver Queen，由Stephen Amell扮演，被困在敵人的島嶼上五年之後，回到家鄉打擊犯罪和腐敗，成為一名武器是弓箭的神秘義務警員。不像漫畫書中，Queen最初沒有使用化名」綠箭俠「。

由於這兩個節目並列為我最喜愛的電視節目頭銜，我一直想知道哪個節目更受其他人歡迎——誰會最終贏得這場收視率之戰。 所以讓我們寫一個程序來預測哪個電視節目會有更多觀眾。 我們需要一個數據集，給出每一集的觀眾。幸運地，我從維基網路上得到了這個數據，並整理成一個.csv文件。它如下所示。

閃電俠

閃電俠美國觀眾數

綠箭俠

綠箭俠美國觀眾數

1 4.83 1 2.84

2 4.27 2 2.32

3 3.59 3 2.55

4 3.53 4 2.49

5 3.46 5 2.73

6 3.73 6 2.6

7 3.47 7 2.64

8 4.34 8 3.92

9 4.66 9 3.06

觀眾數以百萬為單位。

解決問題的步驟：

首先我們需要把數據轉換為X_parameters和Y_parameters，不過這里我們有兩個X_parameters和Y_parameters。因此，把他們命名為flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter吧。然後我們需要把數據擬合為兩個不同的線性回歸模型——先是閃電俠，然後是綠箭俠。 接著我們需要預測兩個電視節目下一集的觀眾數量。 然後我們可以比較結果，推測哪個節目會有更多觀眾。

步驟1

導入我們的程序包：

Python

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# Required Packages

import csv

import sys

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import datasets, linear_model

步驟2

寫一個函數，把我們的數據集作為輸入，返回flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter values。

Python

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# Function to get data

def get_data(file_name):

data = pd.read_csv(file_name)

flash_x_parameter = []

flash_y_parameter = []

arrow_x_parameter = []

arrow_y_parameter = []

for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):

flash_x_parameter.append([float(x1)])

flash_y_parameter.append(float(y1))

arrow_x_parameter.append([float(x2)])

arrow_y_parameter.append(float(y2))

return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter

現在我們有了我們的參數，來寫一個函數，用上面這些參數作為輸入，給出一個輸出，預測哪個節目會有更多觀眾。

Python

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# Function to know which Tv show will have more viewers

def more_viewers(x1,y1,x2,y2):

regr1 = linear_model.LinearRegression()

regr1.fit(x1, y1)

predicted_value1 = regr1.predict(9)

print predicted_value1

regr2 = linear_model.LinearRegression()

regr2.fit(x2, y2)

predicted_value2 = regr2.predict(9)

#print predicted_value1

#print predicted_value2

if predicted_value1 > predicted_value2:

print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"

else:

print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"

把所有東西寫在一個文件中。打開你的編輯器，把它命名為prediction.py，復制下面的代碼到prediction.py中。

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# Required Packages

import csv

import sys

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import datasets, linear_model

# Function to get data

def get_data(file_name):

data = pd.read_csv(file_name)

flash_x_parameter = []

flash_y_parameter = []

arrow_x_parameter = []

arrow_y_parameter = []

for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):

flash_x_parameter.append([float(x1)])

flash_y_parameter.append(float(y1))

arrow_x_parameter.append([float(x2)])

arrow_y_parameter.append(float(y2))

return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter

# Function to know which Tv show will have more viewers

def more_viewers(x1,y1,x2,y2):

regr1 = linear_model.LinearRegression()

regr1.fit(x1, y1)

predicted_value1 = regr1.predict(9)

print predicted_value1

regr2 = linear_model.LinearRegression()

regr2.fit(x2, y2)

predicted_value2 = regr2.predict(9)

#print predicted_value1

#print predicted_value2

if predicted_value1 > predicted_value2:

print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"

else:

print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"

x1,y1,x2,y2 = get_data('input_data.csv')

#print x1,y1,x2,y2

more_viewers(x1,y1,x2,y2)

可能你能猜出哪個節目會有更多觀眾——但運行一下這個程序看看你猜的對不對。

3) 替換數據集中的缺失值

有時候，我們會遇到需要分析包含有缺失值的數據的情況。有些人會把這些缺失值捨去，接著分析；有些人會用最大值、最小值或平均值替換他們。平均值是三者中最好的，但可以用線性回歸來有效地替換那些缺失值。

這種方法差不多像這樣進行。

首先我們找到我們要替換那一列里的缺失值，並找出缺失值依賴於其他列的哪些數據。把缺失值那一列作為Y_parameters，把缺失值更依賴的那些列作為X_parameters，並把這些數據擬合為線性回歸模型。現在就可以用缺失值更依賴的那些列預測缺失的那一列。

一旦這個過程完成了，我們就得到了沒有任何缺失值的數據，供我們自由地分析數據。

為了練習，我會把這個問題留給你，所以請從網上獲取一些缺失值數據，解決這個問題。一旦你完成了請留下你的評論。我很想看看你的結果。

個人小筆記：

我想分享我個人的數據挖掘經歷。記得在我的數據挖掘引論課程上，教師開始很慢，解釋了一些數據挖掘可以應用的領域以及一些基本概念。然後突然地，難度迅速上升。這令我的一些同學感到非常沮喪，被這個課程嚇到，終於扼殺了他們對數據挖掘的興趣。所以我想避免在我的博客文章中這樣做。我想讓事情更輕松隨意。因此我嘗試用有趣的例子，來使讀者更舒服地學習，而不是感到無聊或被嚇到。

謝謝讀到這里——請在評論框里留下你的問題或建議，我很樂意回復你。

❾ 線性回歸模型怎麼實現對訓練集的特徵進行特徵選擇時，使訓練集的特徵和測試集的特徵維度保持一致

wǎn 部 首 扌 五 筆
名稱 ： 橫、 豎鉤、 提、 撇、 橫撇/橫鉤、 豎、 橫折、 橫、 撇、 豎彎鉤、
基本釋義
1.拉；牽：～弓。～手。～車。

2.設法使好轉或恢復：～救。～回。

3.追悼死者：～歌。～聯。

4.向上捲起：～起褲腳兒。

5.同「綰」。

網路漢語 拼音釋義一拍便知 立即下載
詳細釋義
〈動〉

(形聲。從手,免聲。古字從「車」,免聲。本義:牽引;拉)

同本義

挽,引也。——《小爾雅·廣詁》

挽,引之也。——《說文》

挽,挽車也。——《廣韻》

或挽之,或推之。——《左傳·襄公十四年》。注:「前牽曰挽。」

婁敬脫挽輅。——《史記·劉敬傳》

轉粟挽輸以為之備。——《漢書·韓安國傳》

挽炮車者。——清· 薛福成《觀巴黎油畫記》

又如:挽郎(出葬時,牽紼唱輓歌的少年);挽強(拉強弓);挽滿(拉滿弓);挽車(拉車);挽住(憋住);挽手兒(韁繩);輓歌郎(出殯時替喪家在靈前唱輓歌的人);挽強為弱(使強變弱)

悼念死者 [lament sb.'s death]

現今胡三公子替 湖州魯老先生征輓詩,送了十幾個斗方在我那裡。——《儒林外史》

又如:挽章(輓詞。哀悼死者的詞章);輓詩(哀悼死者的詩);輓歌(哀悼死者的喪歌);輓聯(哀悼死者的對聯);挽辭(哀悼死者的言辭)

〈動〉

通「綰」。捲起 。

如:挽褲腿兒

同「綰」。編結 。

如:挽手(鞭子);挽角(童年)

扭轉;挽回

火攻破敵,挽強為弱。——《三俠五義》

又如:挽狂瀾(扭轉局面或風氣);挽正(糾正);挽轉(挽回);挽通(勾結;買通)

薦引 。

如:挽推(引薦;扶持)

勾;挎 。

如:不由分說,拉著文君就走,挽其腰;手挽小籃

請,托

怎奈蔡攸處挽心腹催促公人起身。——《水滸全傳》

〈形〉

後,遲。通「晚」

必用此為務,挽近世塗民耳目,則幾無行矣。——《史記·貨殖列傳》

又如:挽近(近世,近代。同晚近)

組詞
輓聯 挽幛 挽救 挽具 挽留 輓歌 挽回 挽近 輓詞 挽裂 挽路 陸挽 挽轉 救挽 更
1.拉，牽引：～弓。～留。2.設法使局勢好轉或恢復原狀：～救。力～狂瀾。3.追悼死人：～詞。～聯。～幛。4.古同「晚」，後來的。5.同「綰」。

❿ 線性回歸是有監督還是無監督

線性回歸是有監督。
機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。簡單的歸納就是，是否有監督（supervised），就看輸入數據是否有標簽（label）。輸入數據有標簽，則為有監督學習；沒標簽則為無監督學習。
監督學習是指數據集的正確輸出已知情況下的一類學習演算法。因為輸入和輸出已知，意味著輸入和輸出之間有一個關系，監督學習演算法就是要發現和總結這種「關系」。

無監督學習是指對無標簽數據的一類學習演算法。因為沒有標簽信息，意味著需要從數據集中發現和總結模式或者結構。我們基於數據中的變數之間關系利用聚類演算法發現這種內在模式或者結構。