本文实例为大家分享了python基于numpy的线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下
class类中包含：
创建数据
参数初始化
计算输出值，损失值，dw,db
预测函数
交叉验证函数
其中用到的数据集为sklearn中的糖尿病数据集
具体代码如下：
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import numpy as npfrom sklearn.utils import shufflefrom sklearn.datasets import load_diabetesimport matplotlib.pyplot as plt#基于numpy实现一个简单的线性回归模型#用class进行简单封装class lr_model(): def __init__(self): pass # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 # 体质指数 # 血压 # s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据) # 但请注意，以上的数据是经过特殊处理， 10个数据中的每个都做了均值中心化处理，然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围。验证就会发现任何一列的所有数值平方和为1. def prepare_data(self): data = load_diabetes().data target = load_diabetes().target #数据打乱 X, y = shuffle(data, target, random_state=42) X = X.astype(np.float32) y = y.reshape((-1, 1))#标签变成列向量形式 data = np.concatenate((X, y), axis=1)#横向变为数据标签的行向量 return data #初始化参数，权值与偏执初始化 def initialize_params(self, dims): w = np.zeros((dims, 1)) b = 0 return w, b def linear_loss(self, X, y, w, b): num_train = X.shape[0]#行数训练数目 num_feature = X.shape[1]#列数表示特征值数目 y_hat = np.dot(X, w) + b#y=w*x+b loss = np.sum((y_hat - y) ** 2) / num_train#计算损失函数 dw = np.dot(X.T, (y_hat - y)) / num_train#计算梯度 db = np.sum((y_hat - y)) / num_train return y_hat, loss, dw, db def linear_train(self, X, y, learning_rate, epochs): w, b = self.initialize_params(X.shape[1])#参数初始化 loss_list = [] for i in range(1, epochs): y_hat, loss, dw, db = self.linear_loss(X, y, w, b) w += -learning_rate * dw b += -learning_rate * db#参数更新 loss_list.append(loss) if i % 10000 == 0:#每到一定轮数进行打印输出 print('epoch %d loss %f' % (i, loss)) #参数保存 params = { 'w': w, 'b': b } grads = { 'dw': dw, 'db': db } return loss, params, grads,loss_list #预测函数 def predict(self, X, params): w = params['w'] b = params['b'] y_pred = np.dot(X, w) + b return y_pred #随机交叉验证函数，如何选测试集、训练集 def linear_cross_validation(self, data, k, randomize=True): if randomize: data = list(data) shuffle(data) slices = [data[i::k] for i in range(k)]#k为step for i in range(k): validation = slices[i] train = [data for s in slices if s is not validation for data in s]#将不为测试集的数据作为训练集 train = np.array(train) validation = np.array(validation) yield train, validation#yield 变为可迭代,每次返回if __name__ == '__main__': lr = lr_model() data = lr.prepare_data() for train, validation in lr.linear_cross_validation(data, 5): X_train = train[:, :10] y_train = train[:, -1].reshape((-1, 1)) X_valid = validation[:, :10] y_valid = validation[:, -1].reshape((-1, 1)) loss5 = [] loss, params, grads,loss_list = lr.linear_train(X_train, y_train, 0.001, 100000) plt.plot(loss_list, color='blue') plt.xlabel('epochs') plt.ylabel('loss') plt.show() loss5.append(loss) score = np.mean(loss5) print('five kold cross validation score is', score)#5类数据的测试分数 y_pred = lr.predict(X_valid, params) plt.scatter(range(X_valid.shape[0]),y_valid) plt.scatter(range(X_valid.shape[0]),y_pred,color='red') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() valid_score = np.sum(((y_pred - y_valid) ** 2)) / len(X_valid) print('valid score is', valid_score) |
结果如下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/exsolar_521/article/details/108201269
