（八）机器学习 - 线性回归

时间：2024-12-17 07:02:51

线性回归（Linear Regression）是一种统计学方法，用于建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系。线性回归的目的是通过最小化预测误差来找到最佳的线性拟合模型，从而可以用来预测因变量的值或理解自变量与因变量之间的关系。

线性回归使用数据点之间的关系在所有数据点之间画一条直线。

这条线可以用来预测未来的值。

线性回归的基本形式可以表示为：

y = β0​ + β1​x1 ​+ β2​x2 ​+ ⋯ + βn​xn ​+ ϵ 

其中：

  • yy 是因变量。
  • x1,x2,…,xnx1​,x2​,…,xn​ 是自变量。
  • β0β0​ 是截距项（intercept）。
  • β1,β2,…,βnβ1​,β2​,…,βn​ 是回归系数（regression coefficients）。
  • ϵϵ 是误差项（error term），表示模型无法解释的随机误差。

线性回归的类型包括：

  1. 简单线性回归（Simple Linear Regression）：只有一个自变量和一个因变量。
  2. 多元线性回归（Multiple Linear Regression）：有多个自变量和一个因变量。

线性回归的参数估计通常使用最小二乘法（Least Squares Method），该方法通过最小化误差项的平方和来找到最佳的回归系数。最小二乘法的数学表达式为：

 其中 mm 是数据点的数量。

线性回归模型的评估通常使用以下指标：

  • 决定系数（R-squared）：表示模型解释的因变量的方差比例。
  • 调整后的决定系数（Adjusted R-squared）：考虑了自变量数量对决定系数的影响。
  • 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：表示预测值与实际值之间的平均平方误差。
  • 均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）：MSE的平方根，表示预测值与实际值之间的平均误差。

Python 提供了一些方法来查找数据点之间的关系并绘制线性回归线。 

例子：

1、首先绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

结果：

 2、导入 scipy 并绘制线性回归线： 

// 导入所需模块：
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

// 创建表示 x 和 y 轴值的数组：
x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

// 执行一个方法，该方法返回线性回归的一些重要键值：
slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

// 创建一个使用 slope 和 intercept 值的函数返回新值。这个新值表示相应的 x 值将在 y 轴上放置的位置：
def myfunc(x):
  return slope * x + intercept

// 通过函数运行 x 数组的每个值。这将产生一个新的数组，其中的 y 轴具有新值：
mymodel = list(map(myfunc, x))

// 绘制原始散点图：
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, mymodel)

// 显示图：
plt.show()

结果：

R-Squared 

重要的是要知道 x 轴的值和 y 轴的值之间的关系有多好，如果没有关系，则线性回归不能用于预测任何东西。

该关系用一个称为 r 平方（r-squared）的值来度量。

r 平方值的范围是 0 到 1，其中 0 表示不相关，而 1 表示 100％ 相关。

Python 和 Scipy 模块将为您计算该值，您所要做的就是将 x 和 y 值提供给它：

 示例：

我的数据在线性回归中的拟合度如何？

from scipy import stats

x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

print(r)

 结果： -0.76 表明存在某种关系，但不是完美的关系，但它表明我们可以在将来的预测中使用线性回归。

预测未来价值

我们可以使用收集到的信息来预测未来的值。

例如：让我们尝试预测一辆拥有 10 年历史的汽车的速度。

为此，我们需要与上例中相同的 myfunc() 函数：

def myfunc(x):
  return slope * x + intercept

例子：

预测一辆有 10年车龄的汽车的速度： 

from scipy import stats

x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

def myfunc(x):
  return slope * x + intercept

speed = myfunc(10)

print(speed)

该例预测速度为 85.6，我们也可以从图中读取：

糟糕的拟合度？ 

 示例：

x 和 y 轴的这些值将导致线性回归的拟合度非常差：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

x = [89,43,36,36,95,10,66,34,38,20,26,29,48,64,6,5,36,66,72,40]
y = [21,46,3,35,67,95,53,72,58,10,26,34,90,33,38,20,56,2,47,15]

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

def myfunc(x):
  return slope * x + intercept

mymodel = list(map(myfunc, x))

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, mymodel)
plt.show()

结果：

以及 r-squared 值？ 

您应该得到了一个非常低的 r-squared 值。

import numpy
from scipy import stats

x = [89,43,36,36,95,10,66,34,38,20,26,29,48,64,6,5,36,66,72,40]
y = [21,46,3,35,67,95,53,72,58,10,26,34,90,33,38,20,56,2,47,15]

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

print(r)

结果：0.013 表示关系很差，并告诉我们该数据集不适合线性回归。 

应用领域

  1. 经济学：线性回归在经济学中被用于预测市场趋势和商品价格，分析不同因素对价格变动的影响，如利率、通货膨胀率与家庭消费的关系，以及预测未来的消费趋势。

  2. 市场营销：在市场营销领域，线性回归被用于销售额预测和客户行为分析，帮助企业理解广告投资与销售收入之间的关系。

  3. 生物医学研究：线性回归在生物医学领域中发挥着重要作用，如评估不同治疗方法对患者健康指标的影响，分析药物剂量与患者恢复速度之间的关系。

  4. 社会科学：线性回归被广泛应用于教育、心理学和社会学等多个方面，探讨教育水平、职业发展与收入水平之间的相关性，为制定相关政策提供科学依据。

  5. 工程领域：在工程领域，线性回归被用于系统性能预测和故障诊断等。

  6. 金融学：线性回归在金融学中用于预测经济指标，如消费支出和收入之间的关系。

  7. 医疗：线性回归在医疗领域中用于疾病风险预测和药物效果评估。

  8. 物流和电商：线性回归在物流和电商领域中也有应用，如用于库存管理和需求预测。

END.

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