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回归的目的是预测数值型目标值。类似于 ，其中w称为回归系数，只要可以确定w，就可以通过输入x得到预测值。
平方误差确定回归系数
假设输入为x，输出为y，则平方误差可以表示为：
为了让平方误差最小，令导数为0求得最佳回归系数，则
算法实现如下：
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
def loadDataSet(fileName):
numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1
dataMat = []; labelMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines():
lineArr =[]
curLine = line.strip().split('\t')
for i in range(numFeat):
lineArr.append(float(curLine[i]))
dataMat.append(lineArr)
labelMat.append(float(curLine[-1]))
return dataMat,labelMat
def standRegres(xArr,yArr):
xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T
xTx = xMat.T*xMat
if linalg.det(xTx) == 0.0:
print "This matrix is singular, cannot do inverse"
return
ws = xTx.I * (xMat.T*yMat)
return ws
def regression1():
xArr, yArr = loadDataSet("Ch08/ex0.txt")
xMat = mat(xArr)
yMat = mat(yArr)
ws = standRegres(xArr, yArr)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
print xMat[:, 1].flatten()
print yMat.T[:, 0].flatten()
ax.scatter(xMat[:, 1].flatten(), yMat.T[:, 0].flatten().A[0])
xCopy = xMat.copy()
xCopy.sort(0)
yHat = xCopy * ws
ax.plot(xCopy[:, 1], yHat)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
regression1()结果如下：
局部加权线性回归
最简单的线性回归(locally weighted linear regression)具有最小均方误差的无偏估计，因此会出现欠拟合现象。通过局部加权线性回归就可以优化预测结果，局部加权的回归系数w如下：
其中，W是类似于“核”来对调整不同权值的权重。最常用的核是高斯核，如下：
其中，k会对权重产生影响，k越小，权重变化越快。
算法实现
通过核函数来调整权值的权重，可以让附近的点的赋予更高的权值。
def lwlr(testPoint,xArr,yArr,k=1.0):
xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T
m = shape(xMat)[0]
weights = mat(eye((m)))
for j in range(m): #next 2 lines create weights matrix
diffMat = testPoint - xMat[j,:] #
weights[j,j] = exp(diffMat*diffMat.T/(-2.0*k**2))
xTx = xMat.T * (weights * xMat)
if linalg.det(xTx) == 0.0:
print "This matrix is singular, cannot do inverse"
return
ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
return testPoint * ws
def lwlrTest(testArr,xArr,yArr,k=1.0): #loops over all the data points and applies lwlr to each one
m = shape(testArr)[0]
yHat = zeros(m)
for i in range(m):
yHat[i] = lwlr(testArr[i],xArr,yArr,k)
return yHat
def regression2():
xArr, yArr = loadDataSet("Ch08/ex0.txt")
yhat = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.01)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
xMat = mat(xArr)
srtInd = xMat[:, 1].argsort(0)
xSort = xMat[srtInd][:, 0, :]
ax.plot(xSort[:, 1], yhat[srtInd])
ax.scatter(xMat[:, -1].flatten(), mat(yArr).T.flatten().A[0], s=2, c="red")
plt.show()结果如下：
因此，k值如果越小会考虑太多的噪声影响，选择适合的k值可以得到最优的结果。
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