请给一个正确的带截距多维Quantile regression C++实现代码及案例
时间: 2024-04-23 12:23:34 浏览: 17
以下是一个带截距的多维Quantile Regression C++实现代码及案例:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 定义一个结构体表示样本数据
struct Sample {
vector<double> features; // 特征向量
double label; // 标签
};
// 定义一个类表示带截距的多维Quantile Regression模型
class QuantileRegression {
public:
QuantileRegression(double alpha = 0.5, double learning_rate = 0.01, int max_iters = 1000)
: alpha(alpha), learning_rate(learning_rate), max_iters(max_iters) {}
// 训练模型
void train(vector<Sample>& samples) {
int n = samples.size();
int m = samples[0].features.size() + 1; // 加1是因为要加上截距项
// 初始化参数
theta.resize(m);
for (int i = 0; i < m; i++) {
theta[i] = 0.0;
}
// 迭代更新参数
for (int iters = 0; iters < max_iters; iters++) {
double loss = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
vector<double> x = samples[i].features;
x.push_back(1.0); // 加上截距项
double y = samples[i].label;
double error = y - dot(theta, x);
double sign = (error >= 0) ? 1 : -1;
double grad = sign * alpha;
for (int j = 0; j < m; j++) {
theta[j] += learning_rate * grad * x[j];
}
loss += (1 - alpha) * max(0.0, error) + alpha * max(0.0, -error);
}
cout << "iteration " << iters << ", loss = " << loss << endl;
}
}
// 预测
double predict(vector<double>& features) {
features.push_back(1.0); // 加上截距项
return dot(theta, features);
}
private:
double alpha; // 分位数
double learning_rate; // 学习率
int max_iters; // 最大迭代次数
vector<double> theta; // 参数向量
// 计算点积
double dot(vector<double>& a, vector<double>& b) {
double res = 0.0;
int n = a.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
res += a[i] * b[i];
}
return res;
}
};
// 测试
int main() {
// 构造样本数据
vector<Sample> samples = {
{{1.0, 3.0}, 6.0},
{{2.0, 4.0}, 8.0},
{{5.0, 1.0}, 7.0},
{{6.0, 2.0}, 9.0}
};
// 训练模型
QuantileRegression model(0.5, 0.01, 1000);
model.train(samples);
// 预测
vector<double> features = {3.0, 5.0};
double y = model.predict(features);
cout << "predict: " << y << endl;
return 0;
}
```
上述代码中,样本数据包含两个特征,标签为实数,使用了分位数为0.5的Quantile Regression模型,使用梯度下降法进行参数更新,最大迭代次数为1000次。在训练过程中,计算损失函数时,使用了Huber Loss函数的形式。最后,测试了模型的预测能力。
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