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用scikit-learn和pandas学习线性回归

时间:2017-05-03 17:30:00      阅读:225      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:body   data   准备   thml   att   声明   测试   乘法   pre   

      对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。

1. 获取数据,定义问题

    没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。

    数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant

    数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/

    里面是一个循环发电场的数据,共有9568个样本数据,每个数据有5列,分别是:AT(温度), V(压力), AP(湿度), RH(压强), PE(输出电力)。我们不用纠结于每项具体的意思。

    我们的问题是得到一个线性的关系,对应PE是样本输出,而AT/V/AP/RH这4个是样本特征, 机器学习的目的就是得到一个线性回归模型,即:

    PE=θ0+θ1?AT+θ2?V+θ3?AP+θ4?RHPE=θ0+θ1?AT+θ2?V+θ3?AP+θ4?RH

    而需要学习的,就是θ0,θ1,θ2,θ3,θ4θ0,θ1,θ2,θ3,θ4这5个参数。

2. 整理数据

    下载后的数据可以发现是一个压缩文件,解压后可以看到里面有一个xlsx文件,我们先用excel把它打开,接着“另存为“”csv格式,保存下来,后面我们就用这个csv来运行线性回归。

    打开这个csv可以发现数据已经整理好,没有非法数据,因此不需要做预处理。但是这些数据并没有归一化,也就是转化为均值0,方差1的格式。也不用我们搞,后面scikit-learn在线性回归时会先帮我们把归一化搞定。

    好了,有了这个csv格式的数据,我们就可以大干一场了。

3. 用pandas来读取数据

    我们先打开ipython notebook,新建一个notebook。当然也可以直接在python的交互式命令行里面输入,不过还是推荐用notebook。下面的例子和输出我都是在notebook里面跑的。

    先把要导入的库声明了:

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model

    接着我们就可以用pandas读取数据了:

# read_csv里面的参数是csv在你电脑上的路径,此处csv文件放在notebook运行目录下面的CCPP目录里
data = pd.read_csv(‘.\CCPP\ccpp.csv‘)

    测试下读取数据是否成功:

#读取前五行数据,如果是最后五行,用data.tail()
data.head()

    运行结果应该如下,看到下面的数据,说明pandas读取数据成功:

 ATVAPRHPE
0 8.34 40.77 1010.84 90.01 480.48
1 23.64 58.49 1011.40 74.20 445.75
2 29.74 56.90 1007.15 41.91 438.76
3 19.07 49.69 1007.22 76.79 453.09
4 11.80 40.66 1017.13 97.20 464.43

    

4. 准备运行算法的数据

    我们看看数据的维度:

data.shape

    结果是(9568, 5)。说明我们有9568个样本,每个样本有5列。

    现在我们开始准备样本特征X,我们用AT, V,AP和RH这4个列作为样本特征。

X = data[[‘AT‘, ‘V‘, ‘AP‘, ‘RH‘]]
X.head()

    可以看到X的前五条输出如下:

 ATVAPRH
0 8.34 40.77 1010.84 90.01
1 23.64 58.49 1011.40 74.20
2 29.74 56.90 1007.15 41.91
3 19.07 49.69 1007.22 76.79
4 11.80 40.66 1017.13 97.20

 

    接着我们准备样本输出y, 我们用PE作为样本输出。

y = data[[‘PE‘]]
y.head()

    可以看到y的前五条输出如下:

 PE
0 480.48
1 445.75
2 438.76
3 453.09
4 464.43

5. 划分训练集和测试集

    我们把X和y的样本组合划分成两部分,一部分是训练集,一部分是测试集,代码如下:

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)

    查看下训练集和测试集的维度:

print X_train.shape
print y_train.shape
print X_test.shape
print y_test.shape

    结果如下:

(7176, 4)
(7176, 1)
(2392, 4)
(2392, 1)    

   可以看到75%的样本数据被作为训练集,25%的样本被作为测试集。
  

6. 运行scikit-learn的线性模型

    终于到了临门一脚了,我们可以用scikit-learn的线性模型来拟合我们的问题了。scikit-learn的线性回归算法使用的是最小二乘法来实现的。代码如下:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linreg = LinearRegression()
linreg.fit(X_train, y_train)

    拟合完毕后,我们看看我们的需要的模型系数结果:

print linreg.intercept_
print linreg.coef_

    输出如下:

[ 447.06297099]
[[-1.97376045 -0.23229086  0.0693515  -0.15806957]]

    这样我们就得到了在步骤1里面需要求得的5个值。也就是说PE和其他4个变量的关系如下:

    PE=447.06297099?1.97376045?AT?0.23229086?V+0.0693515?AP?0.15806957?RHPE=447.06297099?1.97376045?AT?0.23229086?V+0.0693515?AP?0.15806957?RH    

7. 模型评价

    我们需要评估我们的模型的好坏程度,对于线性回归来说,我们一般用均方差(Mean Squared Error, MSE)或者均方根差(Root Mean Squared Error, RMSE)在测试集上的表现来评价模型的好坏。

    我们看看我们的模型的MSE和RMSE,代码如下:

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#模型拟合测试集
y_pred = linreg.predict(X_test)
from sklearn import metrics
# 用scikit-learn计算MSE
print "MSE:",metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)
# 用scikit-learn计算RMSE
print "RMSE:",np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
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    输出如下:

MSE: 20.0804012021
RMSE: 4.48111606657

    得到了MSE或者RMSE,如果我们用其他方法得到了不同的系数,需要选择模型时,就用MSE小的时候对应的参数。

    比如这次我们用AT, V,AP这3个列作为样本特征。不要RH, 输出仍然是PE。代码如下:

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X = data[[‘AT‘, ‘V‘, ‘AP‘]]
y = data[[‘PE‘]]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linreg = LinearRegression()
linreg.fit(X_train, y_train)
#模型拟合测试集
y_pred = linreg.predict(X_test)
from sklearn import metrics
# 用scikit-learn计算MSE
print "MSE:",metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)
# 用scikit-learn计算RMSE
print "RMSE:",np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
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     输出如下:

MSE: 23.2089074701
RMSE: 4.81756239919
    可以看出,去掉RH后,模型拟合的没有加上RH的好,MSE变大了。

8. 交叉验证

    我们可以通过交叉验证来持续优化模型,代码如下,我们采用10折交叉验证,即cross_val_predict中的cv参数为10:
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X = data[[‘AT‘, ‘V‘, ‘AP‘, ‘RH‘]]
y = data[[‘PE‘]]
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
predicted = cross_val_predict(linreg, X, y, cv=10)
# 用scikit-learn计算MSE
print "MSE:",metrics.mean_squared_error(y, predicted)
# 用scikit-learn计算RMSE
print "RMSE:",np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y, predicted))
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     输出如下:

MSE: 20.7955974619
RMSE: 4.56021901469

    可以看出,采用交叉验证模型的MSE比第6节的大,主要原因是我们这里是对所有折的样本做测试集对应的预测值的MSE,而第6节仅仅对25%的测试集做了MSE。两者的先决条件并不同。

 

9. 画图观察结果

    这里画图真实值和预测值的变化关系,离中间的直线y=x直接越近的点代表预测损失越低。代码如下:

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fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(y, predicted)
ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], ‘k--‘, lw=4)
ax.set_xlabel(‘Measured‘)
ax.set_ylabel(‘Predicted‘)
plt.show()
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    输出的图像如下:

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    以上就是用scikit-learn和pandas学习线性回归的过程,希望可以对初学者有所帮助。
    
(欢迎转载,转载请注明出处。欢迎沟通交流: pinard.liu@ericsson.com) 
    


     

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