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Python 普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行多項式擬合的方法

更新時間：2018年12月29日 10:53:55 作者：薛定諤的DBA

今天小編就為大家分享一篇Python 普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行多項式擬合的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

多元函數(shù)擬合。如電視機(jī)和收音機(jī)價格多銷售額的影響，此時自變量有兩個。

python 解法：

import numpy as np
import pandas as pd
#import statsmodels.api as sm #方法一
import statsmodels.formula.api as smf #方法二
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 
df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0)
X = df[['TV', 'radio']]
y = df['sales']
 
#est = sm.OLS(y, sm.add_constant(X)).fit() #方法一
est = smf.ols(formula='sales ~ TV + radio', data=df).fit() #方法二
y_pred = est.predict(X)
 
df['sales_pred'] = y_pred
print(df)
print(est.summary()) #回歸結(jié)果
print(est.params) #系數(shù)
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(X['TV'], X['radio'], y, c='b', marker='o')
ax.scatter(X['TV'], X['radio'], y_pred, c='r', marker='+')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()

Python 普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行多項式擬合

擬合的各項評估結(jié)果和參數(shù)都打印出來了，其中結(jié)果函數(shù)為：

f(sales) = β0 + β1*[TV] + β2*[radio]

f(sales) = 2.9211 + 0.0458 * [TV] + 0.188 * [radio]

Python 普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行多項式擬合

圖中，sales 方向上，藍(lán)色點為原 sales 實際值，紅色點為擬合函數(shù)計算出來的值。其實誤差并不大，部分?jǐn)?shù)據(jù)如下。

Python 普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行多項式擬合

同樣可擬合一元函數(shù);

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 
df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0)
X = df['TV']
y = df['sales']
 
est = smf.ols(formula='sales ~ TV ', data=df).fit()
y_pred = est.predict(X)
print(est.summary())
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(X, y, c='b')
ax.plot(X, y_pred, c='r')
plt.show()

Python 普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行多項式擬合

Ridge Regression:（嶺回歸交叉驗證）

嶺回歸(ridge regression, Tikhonov regularization)是一種專用于共線性數(shù)據(jù)分析的有偏估計回歸方法，實質(zhì)上是一種改良的最小二乘估計法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數(shù)更為符合實際、更可靠的回歸方法，對病態(tài)數(shù)據(jù)的擬合要強于最小二乘法。通常嶺回歸方程的R平方值會稍低于普通回歸分析，但回歸系數(shù)的顯著性往往明顯高于普通回歸，在存在共線性問題和病態(tài)數(shù)據(jù)偏多的研究中有較大的實用價值。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 
df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0)
X = np.asarray(df[['TV', 'radio']])
y = np.asarray(df['sales'])
 
clf = linear_model.RidgeCV(alphas=[i+1 for i in np.arange(200.0)]).fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X)
df['sales_pred'] = y_pred
print(df)
print("alpha=%s, 常數(shù)=%.2f, 系數(shù)=%s" % (clf.alpha_ ,clf.intercept_,clf.coef_))
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(df['TV'], df['radio'], y, c='b', marker='o')
ax.scatter(df['TV'], df['radio'], y_pred, c='r', marker='+')
ax.set_xlabel('TV')
ax.set_ylabel('radio')
ax.set_zlabel('sales')
plt.show()

輸出結(jié)果：alpha=150.0, 常數(shù)=2.94, 系數(shù)=[ 0.04575621 0.18735312]

以上這篇Python 普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行多項式擬合的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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