189 8069 5689

怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

专注于为中小企业提供成都网站制作、成都网站设计、外贸营销网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业大祥免费做网站提供优质的服务。我们立足成都,凝聚了一批互联网行业人才,有力地推动了近千家企业的稳健成长,帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

使用sklearn做各种回归

基本回归:线性、决策树、SVM、KNN

集成方法:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees

1. 数据准备

为了实验用,我自己写了一个二元函数,y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50,x2的取值范围是-10~10,x1和x2的训练集一共有500个,测试集有100个。其中,在训练集的上加了一个-0.5~0.5的噪声。生成函数的代码如下:

def f(x1, x2):
  y = 0.5 * np.sin(x1) + 0.5 * np.cos(x2) + 0.1 * x1 + 3
  return y
def load_data():
  x1_train = np.linspace(0,50,500)
  x2_train = np.linspace(-10,10,500)
  data_train = np.array([[x1,x2,f(x1,x2) + (np.random.random(1)-0.5)] for x1,x2 in zip(x1_train, x2_train)])
  x1_test = np.linspace(0,50,100)+ 0.5 * np.random.random(100)
  x2_test = np.linspace(-10,10,100) + 0.02 * np.random.random(100)
  data_test = np.array([[x1,x2,f(x1,x2)] for x1,x2 in zip(x1_test, x2_test)])
  return data_train, data_test

其中训练集(y上加有-0.5~0.5的随机噪声)和测试集(没有噪声)的图像如下:

怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

2. scikit-learn的简单使用

scikit-learn非常简单,只需实例化一个算法对象,然后调用fit()函数就可以了,fit之后,就可以使用predict()函数来预测了,然后可以使用score()函数来评估预测值和真实值的差异,函数返回一个得分。

完整程式化代码为:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
###########1.数据生成部分##########
def f(x1, x2):
  y = 0.5 * np.sin(x1) + 0.5 * np.cos(x2) + 3 + 0.1 * x1
  return y
def load_data():
  x1_train = np.linspace(0,50,500)
  x2_train = np.linspace(-10,10,500)
  data_train = np.array([[x1,x2,f(x1,x2) + (np.random.random(1)-0.5)] for x1,x2 in zip(x1_train, x2_train)])
  x1_test = np.linspace(0,50,100)+ 0.5 * np.random.random(100)
  x2_test = np.linspace(-10,10,100) + 0.02 * np.random.random(100)
  data_test = np.array([[x1,x2,f(x1,x2)] for x1,x2 in zip(x1_test, x2_test)])
  return data_train, data_test
train, test = load_data()
x_train, y_train = train[:,:2], train[:,2] #数据前两列是x1,x2 第三列是y,这里的y有随机噪声
x_test ,y_test = test[:,:2], test[:,2] # 同上,不过这里的y没有噪声
###########2.回归部分##########
def try_different_method(model):
  model.fit(x_train,y_train)
  score = model.score(x_test, y_test)
  result = model.predict(x_test)
  plt.figure()
  plt.plot(np.arange(len(result)), y_test,'go-',label='true value')
  plt.plot(np.arange(len(result)),result,'ro-',label='predict value')
  plt.title('score: %f'%score)
  plt.legend()
  plt.show()
###########3.具体方法选择##########
####3.1决策树回归####
from sklearn import tree
model_DecisionTreeRegressor = tree.DecisionTreeRegressor()
####3.2线性回归####
from sklearn import linear_model
model_LinearRegression = linear_model.LinearRegression()
####3.3SVM回归####
from sklearn import svm
model_SVR = svm.SVR()
####3.4KNN回归####
from sklearn import neighbors
model_KNeighborsRegressor = neighbors.KNeighborsRegressor()
####3.5随机森林回归####
from sklearn import ensemble
model_RandomForestRegressor = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=20)#这里使用20个决策树
####3.6Adaboost回归####
from sklearn import ensemble
model_AdaBoostRegressor = ensemble.AdaBoostRegressor(n_estimators=50)#这里使用50个决策树
####3.7GBRT回归####
from sklearn import ensemble
model_GradientBoostingRegressor = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=100)#这里使用100个决策树
####3.8Bagging回归####
from sklearn.ensemble import BaggingRegressor
model_BaggingRegressor = BaggingRegressor()
####3.9ExtraTree极端随机树回归####
from sklearn.tree import ExtraTreeRegressor
model_ExtraTreeRegressor = ExtraTreeRegressor()
###########4.具体方法调用部分##########
try_different_method(model_DecisionTreeRegressor)

3.结果展示

决策树回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

线性回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

SVM回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

KNN回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

随机森林回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

Adaboost回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

GBRT回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

Bagging回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

极端随机树回归结果:
怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法

关于怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


本文标题:怎么在Python中利用sklearn实现一个回归算法-创新互联
文章链接:http://cdxtjz.cn/article/dipihe.html

其他资讯