python实现加权最小二乘回归

加权最小二乘回归是一种回归分析方法，它可以用来拟合一个带权重的线性模型，以使模型与实际数据之间的误差最小化。Python中可以使用Scikit-learn库中的linear_model模块来实现加权最小二乘回归。具体步骤如下：

1.导入linear_model模块：`from sklearn.linear_model import LinearRegression`

2.创建一个加权最小二乘回归模型：`model = LinearRegression()`

3.使用模型拟合数据：`model.fit(X, y, sample_weight=w)`

其中，X是特征矩阵，y是标签向量，w是每个样本的权重向量。

4.预测新数据：`y_pred = model.predict(X_new)`

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最小二乘法求解局部加权介绍

局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）是一种非参数学习算法，它使用最小二乘法来进行局部加权。在LWLR中，对于每个测试点，都会有一个不同的权重向量，这个权重向量可以用来对最小二乘问题进行加权。LWLR的基本思想是：对于每个测试点，通过使用最小二乘法来拟合一个局部的线性模型，然后使用这个局部模型来进行预测。

LWLR的算法步骤如下：
1. 对于每个测试点，计算出它与训练集中所有点的距离，并将这些距离转化为权重。
2. 根据这些权重，使用最小二乘法来拟合一个局部的线性模型。
3. 使用这个局部模型来进行预测。

LWLR的优点是可以对非线性数据进行拟合，缺点是需要计算大量的权重，计算量较大。

下面是一个使用Python实现的LWLR的例子：

import numpy as np

def kernel(point, xmat, k):
    m,n = np.shape(xmat)
    weights = np.mat(np.eye((m)))
    for j in range(m):
        diff = point - X[j]
        weights[j,j] = np.exp(diff*diff.T/(-2.0*k**2))
    return weights

def localWeight(point, xmat, ymat, k):
    wei = kernel(point, xmat, k)
    W = (X.T*(wei*X)).I*(X.T*(wei*ymat.T))
    return W

def localWeightRegression(xmat, ymat, k):
    m,n = np.shape(xmat)
    ypred = np.zeros(m)
    for i in range(m):
        ypred[i] = xmat[i]*localWeight(xmat[i], xmat, ymat, k)
    return ypred

# 测试数据
X = np.mat(np.arange(0,1,0.01)).T
Y = np.sin(2*np.pi*X)

# 加入噪声
for i in range(10):
    index = int(np.random.uniform(0,100))
    Y[index] += np.random.uniform(-0.1,0.1)

# 进行局部加权线性回归
ypred = localWeightRegression(X, Y, 0.01)

# 绘制图像
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(X.A[:,1], Y.A, s=5)
ax.plot(X.A[:,1], ypred, color='red')
plt.show()