我不想用sklearn,请写一个没有用到sklearn,从原理出发的代码
时间: 2024-04-12 16:27:47 浏览: 8
好的,我可以为您提供一个没有使用sklearn库的岭回归代码示例。以下是基于原理实现的岭回归代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例输入数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 添加偏置项
X = np.concatenate((np.ones((X.shape[0], 1)), X), axis=1)
# 计算岭回归的闭式解
alpha = 1.0 # 正则化参数
X_transpose = np.transpose(X)
X_transpose_X = np.dot(X_transpose, X)
I = np.identity(X.shape[1])
w = np.dot(np.linalg.inv(X_transpose_X + alpha * I), np.dot(X_transpose, y))
# 预测
X_test = np.array([[6], [7], [8]])
X_test = np.concatenate((np.ones((X_test.shape[0], 1)), X_test), axis=1)
y_pred = np.dot(X_test, w)
# 计算准确率
y_true = np.array([12, 14, 16])
accuracy = 1 - np.sum((y_true - y_pred) ** 2) / np.sum((y_true - np.mean(y_true)) ** 2)
# 可视化输出
plt.scatter(X[:, 1], y, color='blue', label='Actual')
plt.plot(X_test[:, 1], y_pred, color='red', label='Predicted')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('Ridge Regression')
plt.legend()
plt.show()
print("预测准确率:", accuracy)
```
在这个示例中,我们首先将输入数据集 `X` 添加了一列全为1的偏置项,然后通过计算岭回归的闭式解来得到模型的权重向量 `w`。接下来,我们使用权重向量进行预测,并根据真实标签计算了预测准确率。最后,我们使用matplotlib库将实际值和预测值可视化出来。
请注意,这只是一个简单的岭回归代码示例,实际的应用中可能需要更多的数据和特征工程才能得到更准确的预测结果。