线性回归

线性回归

输入      输出
0.5      5.0
0.6      5.5
0.8      6.0
1.1      6.8
1.4      7.0
...
y = f(x)

预测函数：y = w₀+w₁x

x: 输入

y: 输出

w₀和w₁: 模型参数

所谓模型训练，就是根据已知的x和y，找到最佳的模型参数w0 和 w1，尽可能精确地描述出输入和输出的关系。

5.0 = w₀ + w₁ × 0.5

5.5 = w₀ + w₁ × 0.6

单样本误差：

根据预测函数求出输入为x时的预测值：y' = w₀ + w₁x，单样本误差为1/2(y' - y)²。

总样本误差：

把所有单样本误差相加即是总样本误差：1/2 Σ(y' - y)²

损失函数：

loss = 1/2 Σ(w₀ + w₁x - y)²

所以损失函数就是总样本误差关于模型参数的函数，该函数属于三维数学模型，即需要找到一组w0 w1使得loss取极小值。

案例：画图模拟梯度下降的过程

1.整理训练集数据，自定义梯度下降算法规则，求出w₀ ， w₁ ，绘制回归线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
train_x = np.array([0.5, 0.6, 0.8, 1.1, 1.4])
train_y = np.array([5.0, 5.5, 6.0, 6.8, 7.0])
test_x = np.array([0.45, 0.55, 1.0, 1.3, 1.5])
test_y = np.array([4.8, 5.3, 6.4, 6.9, 7.3])

times = 1000    # 定义梯度下降次数
lrate = 0.01    # 记录每次梯度下降参数变化率
epoches = []    # 记录每次梯度下降的索引
w0, w1, losses = [1], [1], []
for i in range(1, times + 1):
    epoches.append(i)
    loss = (((w0[-1] + w1[-1] * train_x) - train_y) ** 2).sum() / 2
    losses.append(loss)
    d0 = ((w0[-1] + w1[-1] * train_x) - train_y).sum()
    d1 = (((w0[-1] + w1[-1] * train_x) - train_y) * train_x).sum()
    print('{:4}> w0={:.8f}, w1={:.8f}, loss={:.8f}'.format(epoches[-1], w0[-1], w1[-1], losses[-1]))
    w0.append(w0[-1] - lrate * d0)
    w1.append(w1[-1] - lrate * d1)

pred_test_y = w0[-1] + w1[-1] * test_x
mp.figure('Linear Regression', facecolor='lightgray')
mp.title('Linear Regression', fontsize=20)
mp.xlabel('x', fontsize=14)
mp.ylabel('y', fontsize=14)
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
mp.scatter(train_x, train_y, marker='s', c='dodgerblue', alpha=0.5, s=80, label='Training')
mp.scatter(test_x, test_y, marker='D', c='orangered', alpha=0.5, s=60, label='Testing')
mp.scatter(test_x, pred_test_y, c='orangered', alpha=0.5, s=80, label='Predicted')
mp.plot(test_x, pred_test_y, '--', c='limegreen', label='Regression', linewidth=1)
mp.legend()
mp.show()

2.绘制随着每次梯度下降，w0，w1，loss的变化曲线。

w0 = w0[:-1]
w1 = w1[:-1]

mp.figure('Training Progress', facecolor='lightgray')
mp.subplot(311)
mp.title('Training Progress', fontsize=20)
mp.ylabel('w0', fontsize=14)
mp.gca().xaxis.set_major_locator(mp.MultipleLocator(100))
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
mp.plot(epoches, w0, c='dodgerblue', label='w0')
mp.legend()
mp.subplot(312)
mp.ylabel('w1', fontsize=14)
mp.gca().xaxis.set_major_locator(mp.MultipleLocator(100))
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
mp.plot(epoches, w1, c='limegreen', label='w1')
mp.legend()

mp.subplot(313)
mp.xlabel('epoch', fontsize=14)
mp.ylabel('loss', fontsize=14)
mp.gca().xaxis.set_major_locator(mp.MultipleLocator(100))
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
mp.plot(epoches, losses, c='orangered', label='loss')
mp.legend()

3.基于三维曲面绘制梯度下降过程中的每一个点。

import mpl_toolkits.mplot3d as axes3d

grid_w0, grid_w1 = np.meshgrid(
    np.linspace(0, 9, 500),
    np.linspace(0, 3.5, 500))

grid_loss = np.zeros_like(grid_w0)
for x, y in zip(train_x, train_y):
    grid_loss += ((grid_w0 + x*grid_w1 - y) ** 2) / 2

mp.figure('Loss Function')
ax = mp.gca(projection='3d')
mp.title('Loss Function', fontsize=20)
ax.set_xlabel('w0', fontsize=14)
ax.set_ylabel('w1', fontsize=14)
ax.set_zlabel('loss', fontsize=14)
ax.plot_surface(grid_w0, grid_w1, grid_loss, rstride=10, cstride=10, cmap='jet')
ax.plot(w0, w1, losses, 'o-', c='orangered', label='BGD')
mp.legend()

4.以等高线的方式绘制梯度下降的过程。

mp.figure('Batch Gradient Descent', facecolor='lightgray')
mp.title('Batch Gradient Descent', fontsize=20)
mp.xlabel('x', fontsize=14)
mp.ylabel('y', fontsize=14)
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
mp.contourf(grid_w0, grid_w1, grid_loss, 10, cmap='jet')
cntr = mp.contour(grid_w0, grid_w1, grid_loss, 10,
                  colors='black', linewidths=0.5)
mp.clabel(cntr, inline_spacing=0.1, fmt='%.2f',
          fontsize=8)
mp.plot(w0, w1, 'o-', c='orangered', label='BGD')
mp.legend()
mp.show()

线性回归相关API：

import sklearn.linear_model as lm
# 创建模型
model = lm.LinearRegression()
# 训练模型
# 输入为一个二维数组表示的样本矩阵
# 输出为每个样本最终的结果
model.fit(输入, 输出) # 通过梯度下降法计算模型参数
# 预测输出  
# 输入array是一个二维数组，每一行是一个样本，每一列是一个特征。
result = model.predict(array)

案例：基于线性回归训练single.txt中的训练样本，使用模型预测测试样本。

import numpy as np
import sklearn.linear_model as lm
import matplotlib.pyplot as mp
# 采集数据
x, y = np.loadtxt('../data/single.txt', delimiter=',', usecols=(0,1), unpack=True)
x = x.reshape(-1, 1)
# 创建模型
model = lm.LinearRegression()  # 线性回归
# 训练模型
model.fit(x, y)
# 根据输入预测输出
pred_y = model.predict(x)
mp.figure('Linear Regression', facecolor='lightgray')
mp.title('Linear Regression', fontsize=20)
mp.xlabel('x', fontsize=14)
mp.ylabel('y', fontsize=14)
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
mp.scatter(x, y, c='dodgerblue', alpha=0.75, s=60, label='Sample')
mp.plot(x, pred_y, c='orangered', label='Regression')
mp.legend()
mp.show()