线性回归和局部加权线性回归UCL数据库实战

时间: 2024-12-10 22:14:59 浏览: 13
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线性回归和局部加权线性回归是两种常用的回归分析方法,广泛应用于数据科学和机器学习领域。下面我将通过UCL(伦敦大学学院)数据库的实战案例来介绍这两种方法。 ### 线性回归 线性回归是一种用于预测连续变量的统计方法。它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。线性回归的数学模型可以表示为: \[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \cdots + \beta_n x_n + \epsilon \] 其中,\( y \) 是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_n \) 是自变量,\( \beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n \) 是回归系数,\( \epsilon \) 是误差项。 #### 实战步骤: 1. **数据准备**:从UCL数据库中获取数据集,并进行必要的预处理,如处理缺失值、异常值等。 2. **特征选择**:选择与因变量相关的自变量。 3. **模型训练**:使用线性回归模型进行训练,求解回归系数。 4. **模型评估**:使用均方误差(MSE)、决定系数(R²)等指标评估模型性能。 5. **预测**:使用训练好的模型进行预测。 ### 局部加权线性回归 局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression, LWLR)是一种非参数回归方法,通过对每个预测点附近的样本点进行加权来拟合局部线性模型。LWLR的数学模型可以表示为: \[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \cdots + \beta_n x_n \] 与线性回归不同的是,LWLR在训练过程中对每个样本点赋予一个权重,通常使用高斯核函数进行加权。 #### 实战步骤: 1. **数据准备**:同上。 2. **特征选择**:同上。 3. **权重计算**:根据高斯核函数计算每个样本点的权重。 4. **模型训练**:使用加权线性回归模型进行训练,求解回归系数。 5. **模型评估**:同上。 6. **预测**:使用训练好的模型进行预测。 ### 实战案例 假设我们有一个关于房价的数据集,其中包含房屋面积、房间数量、地理位置等信息。我们希望使用线性回归和局部加权线性回归来预测房价。 #### 线性回归实现: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 数据准备 X = dataset[['area', 'rooms', 'location']] y = dataset['price'] # 特征选择 X = X.values y = y.values # 模型训练 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 模型评估 y_pred = model.predict(X) mse = mean_squared_error(y, y_pred) r2 = r2_score(y, y_pred) print('MSE:', mse) print('R²:', r2) ``` #### 局部加权线性回归实现: ```python import numpy as np def gaussian_kernel(x, x0, tau): return np.exp(-np.sum((x - x0) ** 2) / (2 * tau ** 2)) def locally_weighted_linear_regression(X, y, x0, tau): weights = gaussian_kernel(X, x0, tau) W = np.diag(weights) X_bias = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X)) theta = np.linalg.inv(X_bias.T.dot(W).dot(X_bias)).dot(X_bias.T).dot(W).dot(y) return theta # 数据准备 X = dataset[['area', 'rooms', 'location']].values y = dataset['price'].values # 预测 x0 = np.array([area_to_predict, rooms_to_predict, location_to_predict]) theta = locally_weighted_linear_regression(X, y, x0, tau) predicted_price = theta[0] + theta[1] * area_to_predict + theta[2] * rooms_to_predict + theta[3] * location_to_predict print('Predicted Price:', predicted_price) ``` 通过上述步骤,我们可以分别使用线性回归和局部加权线性回归对房价进行预测,并评估模型的性能。
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