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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷解決方案
Python 用5行代碼學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)—線性回歸

我準(zhǔn)備使用scikit-learn給大家介紹一些模型的基礎(chǔ)知識(shí)，今天就來(lái)講講線性回歸模型。

10多年的渝中網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開(kāi)發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。成都全網(wǎng)營(yíng)銷推廣的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整渝中建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“渝中網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“渝中網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

1. 準(zhǔn)備

開(kāi)始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上噢，如果沒(méi)有，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)這篇文章：超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析，可以直接安裝Anaconda：Python數(shù)據(jù)分析與挖掘好幫手—Anaconda

Windows環(huán)境下打開(kāi)Cmd(開(kāi)始—運(yùn)行—CMD)，蘋(píng)果系統(tǒng)環(huán)境下請(qǐng)打開(kāi)Terminal(command+空格輸入Terminal)，準(zhǔn)備開(kāi)始輸入命令安裝依賴。

當(dāng)然，我更推薦大家用VSCode編輯器，把本文代碼Copy下來(lái)，在編輯器下方的終端運(yùn)行命令安裝依賴模塊，多舒服的一件事?。篜ython 編程的最好搭檔—VSCode 詳細(xì)指南。

在終端輸入以下命令安裝我們所需要的依賴模塊：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. pip install scikit-learn 
    2.

2.簡(jiǎn)單的訓(xùn)練集

冬天快到了，深圳這幾天已經(jīng)準(zhǔn)備開(kāi)始入冬了。

從生活入手，外界溫度對(duì)是否穿外套的影響是具有線性關(guān)系的：

現(xiàn)在，考慮這樣的一個(gè)問(wèn)題：如果深圳的溫度是12度，我們應(yīng)不應(yīng)該穿外套?

這個(gè)問(wèn)題很簡(jiǎn)單，上述簡(jiǎn)單的訓(xùn)練集中，我們甚至不需要機(jī)器學(xué)習(xí)就能輕易地得到答案：應(yīng)該。但如果訓(xùn)練集變得稍顯復(fù)雜一些呢：

你能看出其中x1, x2, x3和y之間的規(guī)律嗎?

比較難，但是如果你有足夠的數(shù)據(jù)(比如100個(gè))，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠迅速解決這個(gè)問(wèn)題。

為了方便展示機(jī)器學(xué)習(xí)的威力，我們?cè)谶@里生產(chǎn)100個(gè)這樣的訓(xùn)練集(公式為: y=x1 + 2*x2 + 3*x3)：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. from random import randint 
    2.   
  
  
  
  2. TRAIN_SET_LIMIT = 1000 
    3.   
  
  
  
  3. TRAIN_SET_COUNT = 100 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. TRAIN_INPUT = list() 
    6.   
  
  
  
  6. TRAIN_OUTPUT = list() 
    7.   
  
  
  
  7. for i in range(TRAIN_SET_COUNT): 
    8.   
  
  
  
  8.     a = randint(0, TRAIN_SET_LIMIT) 
    9.   
  
  
  
  9.     b = randint(0, TRAIN_SET_LIMIT) 
    10.   
  
  
  
  10.     c = randint(0, TRAIN_SET_LIMIT) 
    11.   
  
  
  
  11.     op = a + (2*b) + (3*c) 
    12.   
  
  
  
  12.     TRAIN_INPUT.append([a, b, c]) 
    13.   
  
  
  
  13.     TRAIN_OUTPUT.append(op) 
    14.

然后讓線性回歸模型使用該訓(xùn)練集(Training Set)進(jìn)行訓(xùn)練(fit)，然后再給定三個(gè)參數(shù)(Test Data)，進(jìn)行預(yù)測(cè)(predict)，讓它得到y(tǒng)值(Prediction)，如下圖所示。

3. 訓(xùn)練和測(cè)試

為什么我使用sklearn?因?yàn)樗娴恼娴暮芊奖?。像這樣的訓(xùn)練行為，你只需要3行代碼就能搞定：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. from sklearn.linear_model import LinearRegression 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. predictor = LinearRegression(n_jobs=-1) 
    4.   
  
  
  
  4. predictor.fit(X=TRAIN_INPUT, y=TRAIN_OUTPUT) 
    5.

需要注意線性回歸模型(LinearRegression)的參數(shù):

n_jobs：默認(rèn)為1，表示使用CPU的個(gè)數(shù)。當(dāng)-1時(shí)，代表使用全部CPU

predictor.fit 即訓(xùn)練模型，X是我們?cè)谏捎?xùn)練集時(shí)的TRAIN_INPUT，Y即TRAIN_OUTPUT.

訓(xùn)練完就可以立即進(jìn)行測(cè)試了，調(diào)用predict函數(shù)即可：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. X_TEST = [[10, 20, 30]] 
    2.   
  
  
  
  2. outcome = predictor.predict(X=X_TEST) 
    3.   
  
  
  
  3. coefficients = predictor.coef_ 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. print('Outcome : {}\nCoefficients : {}'.format(outcome, coefficients)) 
    6.

這里的 coefficients 是指系數(shù)，即x1, x2, x3.

得到的結(jié)果如下：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. Outcome : [ 140.] 
    2.   
  
  
  
  2. Coefficients : [ 1. 2. 3.] 
    3.

驗(yàn)證一下：10 + 20*2 + 30*3 = 140 完全正確。

如何，機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用起來(lái)其實(shí)真的沒(méi)你想象中的那么難，大部分人很可能只是卡在了安裝 scikit-learn 的路上...

順便給大家留個(gè)小練習(xí)，將下列歐式距離，使用線性回歸模型進(jìn)行表示。

解決思路和本文的方案其實(shí)是類似的，只不過(guò)需要變通一下。


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