Hồi quy tuyến tính từng phần python sklearn
|
Đưa ra một tập hợp các điều kiện và chức năng tương ứng, đánh giá từng chức năng trên dữ liệu đầu vào bất cứ khi nào điều kiện của nó là đúng Show miền đầu vào condlist danh sách các mảng bool hoặc vô hướng boolMỗi mảng boolean tương ứng với một hàm trong funclist. Bất cứ nơi nào condlist[i] là True, funclist[i](x) được sử dụng làm giá trị đầu ra Mỗi mảng boolean trong condlist chọn một phần của x và do đó phải có cùng hình dạng với x Độ dài của condlist phải tương ứng với độ dài của funclist. Nếu một chức năng bổ sung được đưa ra, tôi. e. nếu Mỗi chức năng được đánh giá trên x bất cứ nơi nào điều kiện tương ứng của nó là True. Nó sẽ lấy một mảng 1d làm đầu vào và đưa ra một mảng 1d hoặc một giá trị vô hướng làm đầu ra. Nếu, thay vì một hàm có thể gọi được, một hàm vô hướng được cung cấp thì một hàm hằng số ( Bất kỳ đối số nào được cung cấp thêm sẽ được chuyển đến các hàm khi thực thi, tôi. e. , nếu được gọi là Các đối số từ khóa được sử dụng trong cuộc gọi được chuyển đến các chức năng khi thực thi, tôi. e. , nếu được gọi là >>> x = np.linspace(-2.5, 2.5, 6) >>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [-1, 1]) array([-1., -1., -1., 1., 1., 1.])0, thì mỗi chức năng được gọi là >>> x = np.linspace(-2.5, 2.5, 6) >>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [-1, 1]) array([-1., -1., -1., 1., 1., 1.])1Trả về . ra ndarray Đầu ra có cùng hình dạng và kiểu với x và được tìm thấy bằng cách gọi các hàm trong funclist trên các phần thích hợp của x, như được xác định bởi các mảng boolean trong condlist. Các phần không nằm trong bất kỳ điều kiện nào có giá trị mặc định là 0 Xem thêm , ,ghi chú Điều này tương tự với select hoặc select, ngoại trừ các hàm được đánh giá trên các phần tử của x thỏa mãn điều kiện tương ứng từ condlist Bạn có thể sử dụng pwlf để thực hiện hồi quy tuyến tính từng phần liên tục trong Python. Thư viện này có thể được cài đặt bằng pip. Có hai cách tiếp cận trong pwlf để thực hiện phù hợp với bạn. Bạn có thể phù hợp với một số đoạn đường được chỉ định Phương pháp do Vito M đề xuất. r. Muggeo[1] tương đối đơn giản và hiệu quả. Nó hoạt động cho một số phân đoạn được chỉ định và cho một chức năng liên tục. Vị trí của các điểm dừng được ước tính lặp lại bằng cách thực hiện, đối với mỗi lần lặp, hồi quy tuyến tính được phân đoạn cho phép nhảy tại các điểm dừng. Từ các giá trị của các bước nhảy, các vị trí điểm ngắt tiếp theo được suy ra, cho đến khi không còn sự gián đoạn (các bước nhảy) chức năng phù hợp là liên tục tại các điểm thay đổi. Như được hiển thị, hồi quy tuyến tính từng phần phù hợp với dữ liệu hơn nhiều so với hồi quy tuyến tính trực tiếp. # dữ liệu tuyến tính từng phần chuẩn bịx1=np. trong đó(x>-15,x+15,0)x2=np. trong đó(x>10,x-10,0)dtest=pd. DataFrame([y,x,x1,x2]) Sử dụng SAS NLIN, Hồi quy bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính [2] được phân đoạn. Một gói R để phù hợp với các mô hình hồi quy với các mối quan hệ đường gãy. Ước tính điểm ngắt cần được cung cấp bởi người dùng; . Phân cụm và hồi quy. đa biến. Đường dây có thể bị ngắt kết nối Bạn có thể sử dụng pwlf để thực hiện hồi quy tuyến tính từng phần liên tục trong Python. Thư viện này có thể được cài đặt bằng pip. Có hai cách tiếp cận trong pwlf để thực hiện phù hợp với bạn. Bạn có thể phù hợp với một số đoạn đường được chỉ định. Bạn có thể chỉ định các vị trí x nơi các đường thẳng nối tiếp nhau sẽ kết thúc lớp học. linear_model. LinearRegression(*, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) [nguồn] ¶. Bình phương nhỏ nhất thông thường Hồi quy tuyến tính. LinearRegression phù hợp với một mô hình tuyến tính với các hệ số w = (w1, …, wp) để giảm thiểu tổng bình phương còn lại giữa các mục tiêu được quan sát trong tập dữ liệu và các mục tiêu được dự đoán bởi xấp xỉ tuyến tính Hồi quy tuyến tính là một trong những thuật toán cơ bản trong học máy và nó dựa trên toán học đơn giản. Hồi quy tuyến tính hoạt động trên nguyên tắc công thức của một đường thẳng, được ký hiệu toán học là y = mx + c, trong đó m là hệ số góc của đường thẳng và c là tung độ gốc. x là tập hợp các tính năng và y là biến mục tiêu Nó tạo ra một đường dẫn giải pháp tuyến tính theo từng phần đầy đủ, rất hữu ích trong việc xác thực chéo hoặc các nỗ lực tương tự để điều chỉnh mô hình. Nếu hai biến có tương quan gần như bằng nhau với câu trả lời, thì hệ số của chúng sẽ tăng với tốc độ xấp xỉ như nhau. Do đó, thuật toán hoạt động như trực giác mong đợi và cũng ổn định hơn Hồi quy tuyến tính từng phần là một dạng hồi quy cho phép nhiều mô hình tuyến tính được USDA Forest Service RMRS-GTR-189. 2007 3 phù hợp với dữ liệu cho các phạm vi khác nhau của x Các đường hồi quy thích ứng đa biến¶ Các đường hồi quy thích ứng đa biến, do lớp Earth triển khai, là một phương pháp hồi quy linh hoạt tự động tìm kiếm các tương tác và các mối quan hệ phi tuyến tính. Các mô hình trái đất có thể được coi là các mô hình tuyến tính trong không gian cơ sở nhiều chiều hơn Vị trí của các điểm dừng được ước tính lặp lại bằng cách thực hiện, đối với mỗi lần lặp, hồi quy tuyến tính được phân đoạn cho phép nhảy tại các điểm dừng. Từ các giá trị của các bước nhảy, các vị trí điểm ngắt tiếp theo được suy ra, cho đến khi không còn sự gián đoạn (các bước nhảy) Bây giờ, chúng ta sẽ khớp mô hình hồi quy tuyến tính với tập dữ liệu. # điều chỉnh mô hình hồi quy tuyến tính vào tập dữ liệu từ sklearn. linear_model nhập LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg. fit(X,y) Bây giờ chúng ta sẽ khớp mô hình hồi quy đa thức với tập dữ liệu nội dung gói pwlf. ¶. pwlf. Phương thức PiecewiseLinFit (x, y [, disp_res, …]). lớp học. PiecewiseLinFit (x, y, disp_res=False, lapack_driver='gelsd', degree=1, weights=None) ¶. căn cứ. mục tiêu. phương pháp. ssembly_regression_matrix(self,break,x) Tập hợp ma trận hồi quy tuyến tính A Thư viện pwlf đã được sửa đổi để giải quyết trực tiếp ma trận hồi quy tuyến tính, trong đó trước đó một ma trận vuông đã được lắp ráp (trái ngược với ma trận hồi quy). Kết quả là nhiều mã hơn được giải quyết bằng numpy (nhanh), thay vì Python. Giả sử chúng ta có tập dữ liệu một chiều Thư viện chia sẻ GLFW cho 64-bit được bao gồm trong bánh xe Python cho macOS. Nếu bạn đang sử dụng bản cài đặt Python 32 bit hoặc nếu không thì không thể sử dụng thư viện được tải xuống bằng bánh xe, bạn có thể tự xây dựng và cài đặt nó bằng cách biên dịch GLFW từ nguồn (sử dụng -DBUILD_SHARED_LIBS=ON) Phát hiện khuôn mặt bằng cách sử dụng facenet trong Python Việc triển khai facenet của TensorFlow là một thư viện nhận dạng khuôn mặt sâu cực kỳ mạnh mẽ. Bạn có thể tải xuống các mô hình được đào tạo trước với độ chính xác LFW bằng 0. 993. Bài đăng này trình bày cách bạn có thể sử dụng thư viện facenet để phát hiện khuôn mặt trong ảnh bằng Python Hồi quy từng phần chia dữ liệu thành các phân đoạn riêng lẻ và khớp với hồi quy tuyến tính trong từng phân đoạn. Vị trí mà một đoạn kết thúc và đoạn khác bắt đầu được gọi là điểm ngắt. Hãy lấy một tập dữ liệu rất đơn giản để minh họa bên dưới và trực quan hóa đầu ra của hồi quy tuyến tính Linear và Piecewise Các kết quả từ phân tích hồi quy từng phần từ một số bộ dữ liệu tải trọng bổ sung được trình bày để giúp người đọc hiểu phạm vi của các giá trị ước tính và giới hạn độ tin cậy đối với điểm ngắt mà phân tích cung cấp. Việc xác định và giải quyết các vấn đề gặp phải trong bộ dữ liệu tải trọng giường cũng được thảo luận Đó là mô hình Poisson từng phần, phân tích và dự đoán năng suất công bố của các nhà nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy từng phần. Nguyên tắc của mô hình được xây dựng dựa trên lời giải thích cho tính năng phân phối là kết quả của quá trình Poisson không đồng nhất có thể được tính gần đúng như một quá trình Poisson từng phần 1. Hồi quy tuyến tính ung thư. Bộ dữ liệu này bao gồm dữ liệu lấy từ bệnh ung thư. gov về cái chết do ung thư ở Hoa Kỳ. Cùng với bộ dữ liệu, tác giả bao gồm hướng dẫn đầy đủ về cách họ tìm nguồn và chuẩn bị dữ liệu, phân tích khám phá, lựa chọn mô hình, chẩn đoán và giải thích của họ Sau đây là các ví dụ mã để hiển thị cách sử dụng numpy. từng phần (). Chúng đến từ các dự án Python mã nguồn mở. Bạn có thể bỏ phiếu cho những ví dụ bạn thích hoặc bỏ phiếu cho những ví dụ bạn không thích cục mịch. từng phần¶ numpy. piecewise (x, condlist, funclist, *args, **kw) [nguồn] ¶ Đánh giá một hàm được xác định theo từng phần. Đưa ra một tập hợp các điều kiện và chức năng tương ứng, đánh giá từng chức năng trên dữ liệu đầu vào bất cứ khi nào điều kiện của nó là đúng Định dạng cơ bản của câu lệnh piecewise, bỏ qua các đối số tùy chọn, là numpy. piecewise (x, condlist, funclist), trong đó x là một ndarray NumPy, condlist là danh sách các mảng boolean mà định nghĩa hàm piecwise phụ thuộc vào đó và funclist là danh sách các hàm tương ứng với từng điều kiện boolean Sê-ri Legendre cho các chức năng phân tích từng phần. Kho lưu trữ này liên quan đến bài viết của tôi Khám phá sự hội tụ theo chiều điểm của chuỗi Legendre cho các hàm phân tích từng phần. nội dung. legendre_series. py chứa mã để tính chuỗi Legendre và phân tích sự hội tụ theo chiều Mô hình tuyến tính từng phần phổ biến có thể xác định vị trí dữ liệu tăng hoặc giảm và ở tốc độ nào. Thật không may, khi dữ liệu không tuân theo mô hình tuyến tính, việc tính toán độ dốc cục bộ sẽ tạo ra tình trạng thừa. Chúng tôi đề xuất một mô hình chuỗi thời gian thích ứng trong đó bậc đa thức của mỗi khoảng khác nhau (hằng số, tuyến tính, v.v.) Một gói để mô hình hóa các vấn đề tối ưu hóa có chứa các hàm tuyến tính từng phần. Hỗ trợ hiện tại dành cho (đồ thị của) các hàm một biến liên tục. Gói này là tài liệu đi kèm với bài báo có tiêu đề Các hàm tuyến tính từng phần không lồi. Công thức nâng cao và công cụ mô hình hóa đơn giản, của Joey Huchette và Juan Pablo Vielma từng phần. Repo này đi kèm với hồi quy Piecewise. khi một dòng đơn giản là không đủ, một bài đăng trên blog về cách tiếp cận của Datadog đối với hồi quy từng phần. Mã bao gồm ở đây nhằm mục đích tối thiểu và có thể đọc được; GitHub là nơi có hơn 50 triệu nhà phát triển làm việc cùng nhau để lưu trữ và đánh giá mã, quản lý dự án và cùng nhau xây dựng phần mềm. Đăng ký thư viện Python để nội suy tuyến tính từng phần theo nhiều chiều với nhiều bản gốc, được đặt tùy ý Các đối số từ khóa được sử dụng khi gọi từng phần được chuyển đến các hàm khi thực thi, tôi. e. , nếu được gọi là piecewise(,, alpha=1), thì mỗi hàm được gọi là f(x, alpha=1). Điều này tương tự với select hoặc select, ngoại trừ các hàm được đánh giá trên các phần tử của x thỏa mãn điều kiện tương ứng từ condlist 7. cục mịch. từng phần có thể làm điều này. piecewise (x, condlist, funclist, *args, **kw) Đánh giá một hàm được xác định theo từng phần. Đưa ra một tập hợp các điều kiện và chức năng tương ứng, đánh giá từng chức năng trên dữ liệu đầu vào bất cứ khi nào điều kiện của nó là đúng. Một ví dụ được đưa ra trên SO tại đây Trong phần này, chúng ta sẽ xem cách khớp dữ liệu trong một đa thức bằng cách sử dụng hàm polyfit từ thư viện chuẩn numpy trong Python. Giả sử, nếu chúng ta có một số dữ liệu thì chúng ta có thể sử dụng polyfit() để khớp dữ liệu của mình trong một đa thức. Khớp đa thức bằng cách sử dụng numpy. polyfit trong Python. Đa thức đơn giản nhất là một đường có bậc đa thức là 1 Các hàm mà chúng ta có thể sử dụng để lập mô hình cho từng mảnh/thùng được gọi là hàm Piecewise. Có nhiều chức năng từng phần khác nhau mà chúng ta có thể sử dụng để phù hợp với các thùng riêng lẻ này. Trong một vài phần tiếp theo, chúng ta sẽ đọc về một số chức năng từng phần này. Chức năng bước Piecewise. Một trong những hàm piecewise phổ biến nhất là hàm Step Bất kỳ đối số nào khác được cung cấp cho piecewise đều được chuyển đến các hàm khi thực thi, tôi. e. , nếu được gọi là piecewise(,, 1, 'a'), thì mỗi hàm được gọi là f(x, 1, 'a'). kw. dict, các đối số Từ khóa tùy chọn được sử dụng khi gọi từng phần được chuyển đến các hàm khi thực thi, tôi. e. , nếu được gọi là piecewise(, , alpha=1) , thì mỗi hàm được gọi là f(x, alpha=1) Hàm số liên tục với mọi x ∈ [0, π/2). Sau khi xem qua các nội dung nêu trên, chúng tôi hy vọng rằng các em đã hiểu "Tìm tính liên tục của hàm số từng phần" Ngoài nội dung được đưa ra trong "Tìm tính liên tục của hàm số từng phần", nếu các em cần bất kỳ nội dung nào khác trong toán học, vui lòng sử dụng Mạng Stack Exchange bao gồm 177 cộng đồng Hỏi & Đáp bao gồm Stack Overflow, cộng đồng trực tuyến lớn nhất, đáng tin cậy nhất dành cho các nhà phát triển để học hỏi, chia sẻ kiến thức và xây dựng sự nghiệp của họ def formula (x, y, const1=5, const2=10, sep=5): x [y <= sep] *= const1 x [y > sep] *= const2. In this case, whatever array you pass to formula as x will be changed in-place, so nothing is returned. This will be considerably faster than any of the previous approaches when dealing with large datasets. Lớp nhận đầu vào là hình dạng (batch_size, units) hoặc (batch_size, 1) và biến đổi nó bằng cách sử dụng số lượng đơn vị của các hàm tuyến tính từng phần tuân theo các ràng buộc về tính đơn điệu, độ lồi và giới hạn nếu được chỉ định. Nếu cung cấp đầu vào đa chiều, mỗi đầu ra sẽ dành cho đầu vào tương ứng, nếu không, tất cả các chức năng PWL sẽ hoạt động trên cùng một đầu vào Hồi quy tuyến tính từng phần là gì?Tóm tắt. Quy trình Hồi quy tuyến tính Piecewise được được thiết kế để phù hợp với mô hình hồi quy trong đó mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và biến độc lập X là một hàm liên tục bao gồm 2 đoạn tuyến tính trở lên. The function is estimated using nonlinear least squares.
Làm cách nào để sử dụng hồi quy tuyến tính trong sklearn?Cách tạo mô hình hồi quy tuyến tính Sklearn . Bước 1. Nhập tất cả các thư viện cần thiết. nhập numpy dưới dạng np. . Bước 2. Đọc tập dữ liệu. . Bước 3. Khám phá phân tán dữ liệu. . Bước 4. Dọn dẹp dữ liệu. . Bước 5. Đào tạo người mẫu của chúng tôi. . Bước 6. Khám phá kết quả của chúng tôi. . Bước 7. Làm việc với một tập dữ liệu nhỏ hơn Logisticregression sklearn là gì?Tín dụng hình ảnh. Scikit-Tìm hiểu. Hồi quy logistic là thuật toán phân loại Học máy được sử dụng để dự đoán xác suất của biến phụ thuộc phân loại . Trong hồi quy logistic, biến phụ thuộc là biến nhị phân chứa dữ liệu được mã hóa là 1 (có, thành công, v.v. ) hoặc 0 (không, lỗi, v.v. ).
Làm thế nào để sklearn giải quyết hồi quy tuyến tính?Phương pháp Hồi quy tuyến tính của sklearn sử dụng phương pháp Bình phương tối thiểu thông thường (hình trên). Vì vậy, nếu X là ma trận đặc trưng (với n cột đại diện cho n đặc trưng dựa trên đó chúng ta sẽ đưa ra dự đoán ) và w là vectơ trọng số (với n giá trị), thì Xw sẽ là dự đoán của mô hình Hồi quy tuyến tính. |
