广义线性模型

• 概述
• 理论推导
• 线性回归算法
• 实验步骤
• • 1 安装并引入必要的库
  • 2 数据分析处理
  • • 2.1 加载数据
    • 2.2 拆分数据
  • 3 拟合预测
  • • 3.1 线性回归模型
    • 3.2 岭回归

!pip install numpy==1.16.0
!pip install scikit-learn==0.22.1
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model, model_selection

我们需要从sklearn的datasets导入数据集并对数据集命名：

diabetes = datasets.load_diabetes()

现在我们来看看diabetes数据集的类型和数据。 该类型应该是’Bunch’，它是一个类似于字典的对象，特别适用于加载sklearn内部示例数据集：

print(type(diabetes))
print(diabetes)

让我们来看看这个数据集的描述(description)了解更多的信息：

print(diabetes.DESCR)

让我们来看看这个数据集的样本特征集和样本标签：

print('******data******')
print(diabetes.data)
print('******target******')
print(diabetes.target)

让我们来看看这个数据集的样本特征集和样本标签的形状。 注意，样本特征集的形状是一个元组：

print (diabetes.data.shape)
print (diabetes.target.shape)

利用model_seletion模块中的train_test_split函数，用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集样本、测试集样本、训练集标签、测试集标签，并分别被定义为：X_train, X_test, y_train, y_test：

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25, random_state=0)

参数解释：

• diabetes.data：被划分的diabetes样本特征集
• diabetes.target： 被划分的样本标签
• test_size：如果是浮点数，在0-1之间，表示样本占比；如果是整数的话就是样本的数量
• random_state：是随机数的种子

让我们来看看训练集样本X_train、测试集样本X_test、训练集标签y_train、测试集标签y_test：

print('######X_train######')
print(X_train)
print('######X_test######')
print(X_test)
print('######y_train######')
print(y_train)
print('######y_test######')
print(y_test)

让我们来看看训练集样本X_train、测试集样本X_test、训练集标签y_train、测试集标签y_test的形状：

print('######X_train######')
print(X_train.shape)
print('######X_test######')
print(X_test.shape)
print('######y_train######')
print(y_train.shape)
print('######y_test######')
print(y_test.shape)

现在创建一个名为regr的LinearRegression实例：

regr = linear_model.LinearRegression()

利用regr模型训练X_train和y_train：

regr.fit(X_train, y_train)

回归评价：

print('Coefficients:%s, intercept %s' % (regr.coef_,regr.intercept_))
print("Residual sum of squares: %.2f"% np.mean((regr.predict(X_test) - y_test) ** 2))
print('Score: %.2f' % regr.score(X_test, y_test))

现在创建一个名为regr_R的Ridge实例：

regr_R = linear_model.Ridge()

利用regr_R模型训练X_train和y_train：

regr_R.fit(X_train, y_train)

回归评价：

print('Coefficients:%s, intercept %s'%(regr_R.coef_,regr_R.intercept_))
print("Residual sum of squares: %.2f"% np.mean((regr_R.predict(X_test) - y_test) ** 2))
print('Score: %.2f' % regr_R.score(X_test, y_test))