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[机器学习100天][系列学习笔记]第2天:简单线性回归
今天学习的是用一组学习时间与分数的数据训练简单的线性回归模型,类似的知识可能在高中已经接触过,这里我们用sklea...
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2019/01

[机器学习100天][系列学习笔记]第2天:简单线性回归

今天学习的是用一组学习时间与分数的数据训练简单的线性回归模型,类似的知识可能在高中已经接触过,这里我们用sklearn库再实现一次。

第一步:数据预处理

这里导入我们需要的库,值得注意的是,这里比第一天多了一个matplotlib.pyplot,matplotlib是python上的一个2D绘图库, matplotlib下的模块pyplot是一个有命令样式的函数集合, matplotlib.pyplot是为我们对结果进行图像化作准备的。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = pd.read_csv('studentscores.csv')
print(dataset)
    Hours  Scores
0     2.5      21
1     5.1      47
2     3.2      27
3     8.5      75
4     3.5      30
5     1.5      20
6     9.2      88
7     5.5      60
8     8.3      81
9     2.7      25
10    7.7      85
11    5.9      62
12    4.5      41
13    3.3      42
14    1.1      17
15    8.9      95
16    2.5      30
17    1.9      24
18    6.1      67
19    7.4      69
20    2.7      30
21    4.8      54
22    3.8      35
23    6.9      76
24    7.8      86

这里我们需要使用pandas的iloc(区分于loc根据index来索引,iloc利用行号来索引)方法来对数据进行处理,第一个参数为行号,:表示全部行,第二个参数 :1表示截到第1列(也就是取第0列)

X = dataset.iloc[ : ,   : 1 ].values
Y = dataset.iloc[ : , 1 ].values
print("X:",X)
print("Y:",Y)
X: [[2.5]
 [5.1]
 [3.2]
 [8.5]
 [3.5]
 [1.5]
 [9.2]
 [5.5]
 [8.3]
 [2.7]
 [7.7]
 [5.9]
 [4.5]
 [3.3]
 [1.1]
 [8.9]
 [2.5]
 [1.9]
 [6.1]
 [7.4]
 [2.7]
 [4.8]
 [3.8]
 [6.9]
 [7.8]]
Y: [21 47 27 75 30 20 88 60 81 25 85 62 41 42 17 95 30 24 67 69 30 54 35 76
 86]

导入sklearn库的cross_validation类来对数据进行训练集、测试集划分。

from sklearn.model_selection import train_test_split
#拆分数据,0.25作为测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X, Y, test_size = 1/4, random_state = 0)

第二步:训练线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
#使用训练集对模型进行训练
regressor = LinearRegression()
regressor = regressor.fit(X_train, Y_train)

预测结果:
Y_pred = regressor.predict(X_test)

可视化:

训练集结果可视化

#散点图
plt.scatter(X_train , Y_train, color = 'red')
#线图
plt.plot(X_train , regressor.predict(X_train), 'bo-')
plt.show()


从图中看到红点基本等个数地分布在训练集两边,效果不错。

测试集结果可视化

#散点图
plt.scatter(X_test , Y_test, color = 'red')
#线图
plt.plot(X_test ,Y_pred, 'bo-')
plt.show()

Last modification:January 26th, 2019 at 04:40 pm
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