3 
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

csv_path = os.path.join('', 'graph.csv')
graph = pd.read_csv(csv_path)

y = graph['y'].copy()
x = graph.drop('y', axis=1)

pipeline = Pipeline([('pf', PolynomialFeatures(2)), ('clf', LinearRegression())])
pipeline.fit(x, y)

predict = [[16], [20], [30]]

plt.plot(x, y, '.', color='blue')
plt.plot(x, pipeline.predict(x), '-', color='black')
plt.plot(predict, pipeline.predict(predict), 'o', color='red')
plt.show()

我的graph.csv：

x,y
1,1
2,2
3,3
4,4
5,5
6,5.5
7,6
8,6.25
9,6.4
10,6.6
11,6.8

结果产生：

在此处输入图像描述

它显然产生了错误的预测；对于每个 x，y 应该增加。

我错过了什么？我尝试改变学位，但并没有变得更好。例如，当我使用 4 级时，y 增加得非常非常快。

4

4 回答 4

7

对于每个 x，y 应该增加。

您的数据确实存在积极的线性趋势，如果您将线性回归器（即 1 次多项式）拟合到它，那么您将在样本数据之外的预测中看到：

在此处输入图像描述

但是您已经对二次回归器进行了建模，因此它尽可能地将二次曲线拟合到这些点。您的模型正在学习数据中的轻微“弯曲”作为曲线中的固定点，因此当您向右延伸时它会减少：

在此处输入图像描述

如果您认为这种行为显然是错误的，那么您必须对数据的分布有一些假设。如果是这样，您应该使用这些来驱动您的模型选择。

我尝试改变学位，但并没有变得更好。例如，当我使用 4 级时，y 增加得非常非常快。

如果您认为二次方程不够灵活，无法映射数据的潜在趋势，则可以选择更高次的多项式。但是多项式的行为可能在数据的极值之外存在很大差异：

立方体 四次方 五次
立方体 四次方 五重奏

如您所见，多项式越复杂，对特定数据点样本的确切趋势建模的灵活性就越大，但超出数据范围的通用性越差。

这被称为过拟合。

有很多策略可以避免这种情况，例如：

  • 收集更多数据
  • 为您的数据添加噪音
  • 添加正则化项
  • 选择更简单的模型

在这种情况下，最简单的方法是后者 - 如果您怀疑您的数据遵循线性趋势，请为其拟合线性模型。

于 2021-03-27T00:18:32.630 回答
6

@iacob 提供了一个非常好的答案，我只会扩展它。

如果您确定with each x, y should increase，那么您的数据点可能遵循对数缩放模式。调整你的代码会产生这条曲线：

对数刻度拟合

如果这与您要查找的内容相对应，则这是代码片段：

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

csv_path = os.path.join('', 'graph.csv')
graph = pd.read_csv(csv_path)

y = graph['y'].copy()
x = graph.drop('y', axis=1)

x_log = np.log(x)

pipeline = Pipeline([('pf', PolynomialFeatures(1)), ('clf', LinearRegression())])
pipeline.fit(x_log, y)

predict = np.log([[16], [20], [30]])

plt.plot(np.exp(x_log), y, '.', color='blue')
plt.plot(np.exp(x_log), pipeline.predict(x_log), '-', color='black')
plt.plot(np.exp(predict), pipeline.predict(predict), 'o', color='red')
plt.show()

请注意，我们只是对 x 个数据点 ( ) 的对数进行多项式回归（这里线性回归就足够了 x_log）。

于 2021-03-30T13:03:54.810 回答
2

我错过了什么？

也许PolynomialFeatures转换没有按照您的预期进行？它通常用于生成特征交互，而不是逼近多项式函数本身。

当我运行您的代码时，拟合的管道对应于以下等式：

y = 1.36105 * x - 0.0656177 * x^2 - 0.370606

预测模型由x^2与负系数相关联的项主导。

于 2021-03-21T19:23:43.950 回答
1

这是过拟合的一个很好的例子。您的回归量太难拟合，但x 和 y遵循线性趋势，因此可能想要拟合线性方程（度数 = 1）。或者你甚至可以尝试使用 Lasso 或 Ridge 正则化引入一些偏差，但前提是你想拟合 2 次或更高阶的曲线

于 2021-03-21T19:53:09.010 回答