基于Kernel线性回归代码
时间: 2024-02-23 08:03:13 浏览: 19
好的,以下是基于Kernel线性回归的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
# 构造训练数据集
X_train = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]])
y_train = np.array([3, 6, 9, 12, 15])
# 构造测试数据集
X_test = np.array([[6, 12], [7, 14]])
# 定义核函数
k = lambda x, y: np.dot(x, y.T)
# 定义Kernel Ridge回归器
krr = KernelRidge(kernel=k, alpha=0.1)
# 使用训练数据集训练模型
krr.fit(X_train, y_train)
# 使用测试数据集进行预测
y_pred = krr.predict(X_test)
print("预测结果:", y_pred)
```
这段代码实现了一个简单的Kernel Ridge回归模型,其中使用了线性核函数。在实际应用中,我们可以根据具体问题选择不同的核函数。
相关问题
sklearn 多元 非线性回归
sklearn提供的多元非线性回归模型有很多种,其中比较常用的是基于核方法的回归模型,如SVR(支持向量回归)和KRR(核岭回归)等。
以SVR为例,它可以处理非线性回归问题,通过使用核函数将数据映射到高维空间中,然后在高维空间中构建线性模型,从而实现非线性回归。在sklearn中,可以使用SVR模型实现多元非线性回归,代码示例如下:
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 构造训练数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([2, 5, 8])
# 构造SVR模型
svr_model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
# 训练模型
svr_model.fit(X, y)
# 预测
X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
y_pred = svr_model.predict(X_test)
print(y_pred)
```
其中,SVR的核函数选择了径向基函数(rbf),C为正则化参数,gamma为核函数的系数。
除了SVR以外,sklearn还提供了其它的多元非线性回归模型,如KRR、MLPRegressor等,可以根据实际需求选择适合的模型。
高斯过程回归python代码讲解
高斯过程回归是一种基于贝叶斯推断的非参数回归方法,主要用于解决回归问题中的噪音、非线性和非平稳性等问题。Python中有很多高斯过程回归的库,常用的有scikit-learn和GPy。
以scikit-learn为例,以下是高斯过程回归的Python代码:
1.导入库和数据
```
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
#生成数据
rng = np.random.RandomState(0)
X = rng.uniform(0, 5, 15)[:, np.newaxis]
y = np.sin((X[:, 0] - 2.5) ** 2)
```
2.拟合高斯过程回归模型
```
#定义核函数
kernel = RBF(2, length_scale=1)
#定义高斯过程回归模型
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, alpha=0.1)
#拟合模型
gp.fit(X, y)
```
3.预测新数据并绘制结果
```
#生成新数据
x_pred = np.linspace(0, 5, 100)[:, np.newaxis]
#预测并计算方差
y_pred, std = gp.predict(x_pred, return_std=True)
#绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(X, y, 'r.', markersize=10, label='Observations')
plt.plot(x_pred, y_pred, 'b-', label='Prediction')
plt.fill_between(x_pred[:, 0], y_pred - std, y_pred + std, alpha=0.3, color='b', label='Uncertainty')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.ylim(-3, 3)
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
```
以上就是一个简单的高斯过程回归的Python实现,通过调整核函数的参数可以控制模型的平稳性、非线性等特性。高斯过程回归虽然是一种复杂的方法,但是在解决实际问题时具有很高的鲁棒性和精确度。