python ransac

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种迭代算法，用于拟合数据模型并从含有噪声和异常值的数据中估计最佳模型参数。它的基本思想是随机选择一组样本来拟合模型，然后根据内点数量和模型的适应度评估模型的性能。 RANSAC算法在机器学习和计算机视觉领域被广泛应用。

下面是用Python实现RANSAC算法的代码示例：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import random
from scipy import stats
import numba

# 生成数据集
SIZE = 50
OUT = 20
X = np.linspace(0, 10, 50)
Y = [3 * i + 10 + 2 * random.random() for i in X[:-OUT]] + [random.randint(0, int(i)) for i in X[-OUT:]]
X_data = np.array(X)
Y_data = np.array(Y)

# 定义RANSAC函数
@numba.jit
def ransac(X, Y, n_samples=2, max_iterations=100, residual_threshold=1):
    best_model = None
    best_inliers = []
    best_score = 0
    
    for _ in range(max_iterations):
        # 随机选择一组样本
        indices = random.sample(range(len(X)), n_samples)
        xs = X - np.polyval(model, X[i])) < residual_threshold:
                inliers.append(i)
        
        # 更新最佳模型和内点
        if len(inliers) > best_score:
            best_model = model
            best_inliers = inliers
            best_score = len(inliers)
    
    return best_model, best_inliers

# 运行RANSAC算法
model, inliers = ransac(X_data, Y_data)

# 绘制结果
plt.scatter(X_data, Y_data, color='blue', label='Data')
plt.plot(X_data, np.polyval(model, X_data), color='red', label='RANSAC Model')
plt.scatter(X_data[inliers], Y_data[inliers], color='green', label='Inliers')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

你可以在这个链接中找到一个完整的使用RANSAC算法进行线性回归的Jupyter Notebook示例代码，该示例采用了与上述代码类似的方法。

在RANSAC算法中，我们还需要计算一个阈值（residual_threshold），用于确定哪些数据点被认为是内点。在这个代码示例中，我们使用了scipy库中的stats.median_abs_deviation()函数来计算阈值。

希望这些代码和解释能够帮助你理解如何使用Python实现RANSAC算法进行线性回归。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RANSAC算法详解+Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_42125124/article/details/116919021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python机器学习手写算法系列——RANSAC(随机抽样一致)回归](https://blog.csdn.net/juwikuang/article/details/118274854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]