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网页制作素材免费—程序员教你怎样用 13 种模型

发表日期:2021-04-30 09:30文章编辑:网页设计素材免费浏览次数: 标签:    

写作者 | 荣仔 最靓的仔

责编 | 王晓曼

殊荣荣誉出品 | CSDNblog

平均气温数据信息信息内容集爬取

 

爬取设计构思

确立整体总体目标 整体总体目标网站 大同市市历史时间時间平均气温气候气象预报 2020年五月份

乞求网页页面网页页面 第三方库 requests

剖析网页页面网页页面 数据信息信息内容获得

存储数据信息信息内容 这儿以 .csv 文档文件格式存储到本地

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pddef get_data(url):    # 乞求网页页面网页页面 第三方 requests     resp   requests.get(url)    # 对于得到到的 HTML 二进制文本文档进行  gbk  变换文件格式成标志符串文本文档    html   resp.content.decode( gbk )    # 依据第三方库 BeautifulSoup 缩小检索范围 一样作用的包库也是有re操纵控制模块、xpath等     soup   BeautifulSoup(html, html.parser )    # 得到 HTML 中常会有 tr … /tr 标志 因为大伙儿务必的数据信息信息内容全部在此标志中存放    tr_list   soup.find_all( tr )    # 初始化時间dates、气候contains、溫度temp值    dates,contains,temp   [],[],[]    for data in tr_list[1:]:  # 无须表头        # 数据信息信息内容值拆分 方便快捷进一步处理 这儿可以将获得的文件目录输出[已注释] 不理解的阅读文章者可运行查寻)        sub_data   data.text.split()        # print(sub_data)        # 观察上一步获得的文件目录 这儿只求要获得文件目录中第二个和第三个值 采用切一片法得到        dates.append(sub_data[0])        contains.append( , .join(sub_data[1:3]))        # print(contains)        # 一样采用切一片方式得到文件目录中的较大、至少均值平均气温        temp.append( , .join(sub_data[3:6]))        # print(temp)    # 运用 _data 表存放時间、平均气温状况、均值平均气温表头及其值    _data   pd.DataFrame()    # 各有将相符合值传入 _data 报表中    _data[ 時间 ]   dates    _data[ 平均气温状况 ]   contains    _data[ 均值平均气温 ]   temp    return _data# 爬取整体总体目标网页页面网页页面 大同市市市2020年五月份平均气温[网站 平均气温后报] data_5_month   get_data( tianqihoubao/lishi/datong/month/202005.html )# 拼凑所有表多管齐下新设置行数据信息库数据库索引 若不动展此步具体实际操作 可能或出现很多标志一样的值 data   pd.concat([data_5_month]).reset_index(drop   True)# 将 _data 表以 .csv 文档文件格式存进特殊文本文档夹中 并设置变换文件格式文档文件格式防止随意掏钱 注 此变换文件格式文档文件格式可与 HTML 二进制转标志符串的变换文件格式文档文件格式不一样 data.to_csv( F:/DaTong4Couth.csv ,encoding utf-8 )


数据信息信息内容可视性性化

 

数据信息信息内容可视性性化选用了可视性性化工厂厂具。

其重要点包含有 加载数据信息信息内容、数据信息信息内容清除、数据信息信息内容处理、可视性性化工厂厂具的运用。
[标识:內容1]

# 数据信息信息内容可视性性化from matplotlib import pyplot as pltimport pandas as pd# 解决显示信息信息内容中文难点plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]# 第一步 数据信息信息内容加载data   pd.read_csv( F:/DaTong4Couth.csv )# 第二步 数据信息信息内容处理 由于大伙儿掌握文本内容 不容易有脏数据信息信息内容 故忽略数据信息信息内容消除步骤 data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[0]data[ 至少均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[1]data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 较大均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))data[ 至少均值平均气温 ]   data[ 至少均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))dates   data[ 時间 ]highs   data[ 较大均值平均气温 ]lows   data[ 至少均值平均气温 ]# 制图 折线图 # 设置画布规格及占有率fig   plt.figure(dpi 128,figsize (10,6))# 设置较大温至少温线框色彩及总宽等信息内容內容L1, plt.plot(dates,lows,label 至少均值平均气温 )L2, plt.plot(dates,highs,label 较大均值平均气温 )plt.legend(handles [L1,L2],labels [ 较大均值平均气温 , 至少均值平均气温 ], loc best )# 再加图例# 数据信息数据图表文档文件格式# 设置图形文档文件格式plt.title( 2020年五月上中下旬大同市市平均气温 ,fontsize 25)  # 字体样式款式规格设置为25plt.xlabel( 時间 ,fontsize 10)   # x轴显示信息信息内容“時间” 字体样式款式规格设置为10fig.autofmt_xdate() # 制图斜的時间标志 避免重叠plt.ylabel( 均值平均气温 ,fontsize 10)  # y轴显示信息信息内容“均值平均气温” 字体样式款式规格设置为10plt.tick_params(axis both ,which major ,labelsize 10)# plt.plot(highs,lows,label    较大均值平均气温 )# 修改刻度plt.xticks(dates[::1])  # 由于数据信息信息内容非常少 将每天的数据信息信息内容全部显示信息信息内容出来# 显示信息信息内容折线图plt.show()

实体线实体模型预测分析剖析数据信息信息内容

 

1、单变量线型重回

实体线实体模型一 单变量线型重回实体线实体模型

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 解决中文难点 若没有此步骤 表名字及横纵坐标中的汉语将无法显示信息信息内容[具体会显示信息信息内容矩形框框小方格] plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]# 将数据信息信息内容从上一步存进的 .csv 文档文件格式文本文档中加载data   pd.read_csv(r F:\DaTong4Couth.csv )# 由于较大均值平均气温与至少均值平均气温中有 / 分隔 故将其分离出来 即“均值平均气温”列由一列变为两列——“较大均值平均气温”和“至少均值平均气温”data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[0]# 大伙儿要大部分值进行分析 因而将多余的公司 ℃ 从文件目录中来掉 只储存数值一一部分data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 较大均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))# 日次具体实际操作一样 这儿已但是多诠释data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 2020年0五月0 , ))data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 日 , ))# 不理解的小伙子子伴可运行下二行编号查寻运行结果 这儿先注释没有了 # print(data[ 時间 ])# print(data[ 较大均值平均气温 ])def initPlot():    # 先提早提前准备好一块画布    plt.figure()    # 转换成数据信息数据图表的名字    plt.title( 2020年五月上中下旬大同市市平均气温 )    # 横坐标名字    plt.xlabel( 時间 )    # 纵坐标名字    plt.ylabel( 当日较大均值平均气温 )    # 表内有栅格数据数据信息 不肯要栅格数据数据信息把此次注释掉便可以     plt.grid(True)     return pltplt   initPlot()  # 制图# 传入相符合時间及其较大均值平均气温关键主要参数xTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])# k是灰灰黑色 .是以点作为图上显示信息信息内容plt.plot(xTrain, yTrain,  k. )# 将图显示信息信息内容出来plt.show()

可以看到

较大均值平均气温随着着時间的变化 大约呈现线型变化 最近均值平均气温减少

倘若根据现阶段的训练数据信息信息内容能够拟合出一条平行面线 使之与这类训练数据信息信息内容的各点都比较接近 那么根据该平行面线 即可以计算出在1六号或者12号的溫度情况 均值平均气温遭到伤害因素较多 故这儿仅预测分析剖析不能多得的数据信息信息内容 。

解决方案计划方案

采用Python scikit-learn库文档提供的sklearn.linear_model.LinearRegression总体目标来进行线型拟合。

根据鉴别涵数 制图拟合平行面线 并同时显示信息信息内容训练数据信息信息内容点。

拟合的平行面线非常好的穿过训练数据信息信息内容 根据新拟合的平行面线 可以方便快捷的求出最近時间下相符合的较大均值平均气温(预测分析剖析结果)。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 解决中文难点 若没有此步骤 表名字及横纵坐标中的汉语将无法显示信息信息内容[具体会显示信息信息内容矩形框框小方格] plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]# 将数据信息信息内容从上一步存进的 .csv 文档文件格式文本文档中加载data   pd.read_csv(r F:\DaTong4Couth.csv )# 由于较大均值平均气温与至少均值平均气温中有 / 分隔 故将其分离出来 即“均值平均气温”列由一列变为两列——“较大均值平均气温”和“至少均值平均气温”data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[0]# 大伙儿要大部分值进行分析 因而将多余的公司 ℃ 从文件目录中来掉 只储存数值一一部分data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 较大均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))# 日次具体实际操作一样 这儿已但是多诠释data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 2020年0五月0 , ))data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 日 , ))# 不理解的小伙子子伴可运行下二行编号查寻运行结果 这儿先注释没有了 # print(data[ 時间 ])# print(data[ 较大均值平均气温 ])# 传入相符合時间及其较大均值平均气温关键主要参数# # 要以引流方法引流矩阵方法描述(对于单变量 引流方法引流矩阵就是列室内空间空间向量方法)xTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]# 为方便快捷掌握 也转换成列室内空间空间向量yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])# 创建实体线实体模型总体目标model   LinearRegression()# 根据训练数据信息信息内容拟合出平行面线(以得到假设涵数)hypothesis   model.fit(xTrain, yTrain)# 截距print( theta0 , hypothesis.intercept_)# 平行线直线斜率print( theta1 , hypothesis.coef_)# 预测分析剖析2020年五月10日的较大均值平均气温print( 预测分析剖析2020年五月10日的较大均值平均气温 , model.predict([[10]]))# 还能够大量量预测分析剖析很多時间的均值平均气温 注意要以列室内空间空间向量方法描述 有余数据信息信息内容集量少 故间隔时间长均值平均气温可能有非常大区别 # 这儿仅应用实体线实体模型说明 不寓意着真实值 假设要预测分析剖析1六号、12号、12号的平均气温 xNew   np.array([0,10, 11, 12])[:, np.newaxis]yNew   model.predict(xNew)print( 预测分析剖析新数据信息信息内容 , xNew)print( 预测分析剖析结果 , yNew)def initPlot():    # 先提早提前准备好一块画布    plt.figure()    # 转换成数据信息数据图表的名字    plt.title( 2020年五月上中下旬大同市市平均气温 )    # 横坐标名字    plt.xlabel( 時间 )    # 纵坐标名字    plt.ylabel( 当日较大均值平均气温 )    # 表内有栅格数据数据信息 不肯要栅格数据数据信息把此次注释掉便可以     plt.grid(True)    return pltplt   initPlot()  # 制图# k是灰灰黑色 .是以点作为图上显示信息信息内容plt.plot(xTrain, yTrain,  k. )# 绘图依据这类点的不断平行面线plt.plot(xNew, yNew,  g-- )# 将图显示信息信息内容出来plt.show()


实体线实体模型评价

拟合出来的鉴别涵数具体实际效果如何 对训练数据信息信息内容的顺从度如何 对新数据信息信息内容的预测分析剖析精准度如何

可依据残差(residuals)和R方(r-squared)辨别  在Python中如何对单变量线型重回实体线实体模型的具体实际效果进行鉴定。

手动式式计算

假设hpyTrain寓意着针对训练数据信息信息内容的预测分析剖析较大均值平均气温值 hpyTest寓意着针对检验数据信息信息内容的预测分析剖析较大均值平均气温值。

训练数据信息信息内容残差平方和 ssResTrain sum((hpyTrain - yTrain) ** 2)

检验数据信息信息内容残差平方和 ssResTest sum((hpyTest - yTest) ** 2)

检验数据信息信息内容偏差平方和 ssTotTest sum((yTest - np.mean(yTest)) ** 2)

R方 Rsquare 1 -ssResTest / ssTotTest

LinearRegression总体目标提供的方法

训练数据信息信息内容残差平方和 model._residues

R方 model.score(xTest,yTest)

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 解决中文难点 若没有此步骤 表名字及横纵坐标中的汉语将无法显示信息信息内容[具体会显示信息信息内容矩形框框小方格] plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]# 将数据信息信息内容从上一步存进的 .csv 文档文件格式文本文档中加载data   pd.read_csv(r F:\DaTong4Couth.csv )# 由于较大均值平均气温与至少均值平均气温中有 / 分隔 故将其分离出来 即“均值平均气温”列由一列变为两列——“较大均值平均气温”和“至少均值平均气温”data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[0]# 大伙儿要大部分值进行分析 因而将多余的公司 ℃ 从文件目录中来掉 只储存数值一一部分data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 较大均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))# 日次具体实际操作一样 这儿已但是多诠释data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 2020年0五月0 , ))data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 日 , ))# 不理解的小伙子子伴可运行下二行编号查寻运行结果 这儿先注释没有了 # print(data[ 時间 ])# print(data[ 较大均值平均气温 ])# 传入相符合時间及其较大均值平均气温关键主要参数# # # 要以引流方法引流矩阵方法描述(对于单变量 引流方法引流矩阵就是列室内空间空间向量方法)# xTrain   np.array(data[ 時间 ])[:, np.newaxis]# # 为方便快捷掌握 也转换成列室内空间空间向量# yTrain   np.array(data[ 较大均值平均气温 ])xTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])        # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 xTest   np.array([3,6,9,10,11])[:,np.newaxis]          # 检验数据信息信息内容 時间 yTest   np.array([28,27,22,20,19])                    # 检验数据信息信息内容 较大均值平均气温 # 创建实体线实体模型总体目标model   LinearRegression()# 根据训练数据信息信息内容拟合出平行面线(以得到假设涵数)hypothesis   model.fit(xTrain, yTrain)hpyTrain   model.predict(xTrain)# 针对检验数据信息信息内容进行预测分析剖析hpyTest   model.predict(xTest)# 手动式式计算训练数据信息信息内容集残差ssResTrain   sum((hpyTrain - yTrain) ** 2)print(ssResTrain)# Python计算的训练数据信息信息内容集残差print(model._residues)# 手动式式计算检验数据信息信息内容集残差ssResTest   sum((hpyTest - yTest) ** 2)# 手动式式计算检验数据信息信息内容集y值偏差平方和ssTotTest   sum((yTest - np.mean(yTest)) ** 2)# 手动式式计算R方Rsquare   1 - ssResTest / ssTotTestprint(Rsquare)# Python计算的训练数据信息信息内容集的R方print(model.score(xTest, yTest))# corrcoef涵数是在各行原素正中间计算相关性 因而x和y都应是行室内空间空间向量print(np.corrcoef(xTrain.T, yTrain.T))  # 计算训练数据信息信息内容的相关性print(np.corrcoef(xTest.T, yTest.T))    # 计算检验数据信息信息内容的相关性def initPlot():    # 先提早提前准备好一块画布    plt.figure()    # 转换成数据信息数据图表的名字    plt.title( 2020年五月上中下旬大同市市平均气温 )    # 横坐标名字    plt.xlabel( 時间 )    # 纵坐标名字    plt.ylabel( 当日较大均值平均气温 )    # 表内有栅格数据数据信息 不肯要栅格数据数据信息把此次注释掉便可以     plt.grid(True)    return pltplt   initPlot()plt.plot(xTrain, yTrain,  r. )          # 训练级别据(鲜红色色)plt.plot(xTest, yTest,  b. )            # 检验级别据(深蓝色色)plt.plot(xTrain, hpyTrain,  g- )        # 假设涵数平行面线(翠绿色色)plt.show()

查寻上述拟合具体实际效果

鲜红色色为训练数据信息信息内容点 深蓝色色为检验数据信息信息内容点 翠绿色色为鉴别涵数(拟合平行面线)

计算出的R方为0.833 具体实际效果良

计算出训练数据信息信息内容的相关性为-0.763 检验数据信息信息内容的相关性为-0.968。可以发现 根据数据信息信息内容集的不一样 時间与较大均值平均气温正中间的相关性波动非常大。这还可以描述为何针对检验数据信息信息内容的R方客观性客观事实上不够理想化化。

2、转变跨平台量线型重回

在单变量线型重回中 较大均值平均气温仅与時间有关 尝试获知 这不言而喻是极不符合有效的 按照这一假设 其预测分析剖析的结果实际上不许人让人令人满意(R方 0.833)。因此在转变跨平台线型重回实体线实体模型中再引入一个新的伤害因素 至少均值平均气温(这儿要注意和较大均值平均气温一样 计算前先应用 .map 方法将 ℃ 置空 仅将至少均值平均气温调整成数值 有利于能够进行数值计算)。

实体线实体模型二 依据LinearRegression进行的转变跨平台量线型重回实体线实体模型

与单变量线型重回相仿 可是注意训练数据信息信息内容这时候是(是训练数据信息信息内容数量 是自变量总数)

针对检验数据信息信息内容的预测分析剖析结果 其R方约为0.466 这时候候大伙儿发现还没有有有些人提交订单变量量线型重回R方值大 说明拟合具体实际效果差于单变量线型重回。它是什么难点呢 经历思考 我认为较大均值平均气温的伤害因素不能以拿時间和至少均值平均气温来考虑 也就是说 较大均值平均气温的市场行情依据情况与众不同而复杂 不能以只靠時间和至少均值平均气温等片面性性的不能多得的方面来进行拟合。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 解决中文难点 若没有此步骤 表名字及横纵坐标中的汉语将无法显示信息信息内容[具体会显示信息信息内容矩形框框小方格] plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]# 将数据信息信息内容从上一步存进的 .csv 文档文件格式文本文档中加载data   pd.read_csv(r F:\DaTong4Couth.csv )# 由于较大均值平均气温与至少均值平均气温中有 / 分隔 故将其分离出来 即“均值平均气温”列由一列变为两列——“较大均值平均气温”和“至少均值平均气温”data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[0]# 大伙儿要大部分值进行分析 因而将多余的公司 ℃ 从文件目录中来掉 只储存数值一一部分data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 较大均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))data[ 至少均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[1]# 大伙儿要大部分值进行分析 因而将多余的公司 ℃ 从文件目录中来掉 只储存数值一一部分data[ 至少均值平均气温 ]   data[ 至少均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))# 日次具体实际操作一样 这儿已但是多诠释data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 2020年0五月0 , ))data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 日 , ))# 不理解的小伙子子伴可运行下二行编号查寻运行结果 这儿先注释没有了 # print(data[ 時间 ])# print(data[ 较大均值平均气温 ])# print(data[ 至少均值平均气温 ])# 传入相符合時间及其较大均值平均气温关键主要参数# # # 要以引流方法引流矩阵方法描述(对于单变量 引流方法引流矩阵就是列室内空间空间向量方法)# xTrain   np.array(data[ 時间 ])[:, np.newaxis]# # 为方便快捷掌握 也转换成列室内空间空间向量# yTrain   np.array(data[ 较大均值平均气温 ])# 训练集xTrain   np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])  # 无需手动式式再加Intercept Item项yTrain   np.array([[33, 8], [35, 9], [28, 4], [20, 4], [26, 6], [27,10], [23,10], [22,7], [22,3]])# 检验集xTest   np.array([3, 6, 9, 10, 11])yTest   np.array([[28, 4], [27, 10], [22, 3], [20, 5], [19, 7]])# 创建实体线实体模型总体目标model   LinearRegression()# 根据训练数据信息信息内容拟合出平行面线(以得到假设涵数)model.fit(yTrain, xTrain)# 针对检验数据信息信息内容进行预测分析剖析hpyTest   model.predict(yTest)print( 假设涵数关键主要参数 , model.intercept_, model.coef_)print( 检验数据信息信息内容预测分析剖析结果与实际结果区别 , hpyTest - xTest)print( 检验数据信息信息内容R方 , model.score(yTest, xTest))


实体线实体模型三 依据成本费费涵数和梯度减少进行的转变跨平台量线型重回实体线实体模型

经历实体线实体模型三的拟合 大伙儿发现R方仅为0.164 还不如实体线实体模型二的预测分析剖析结果呢。而根据基本基础理论技术专业专业知识大伙儿掌握 这一实体线实体模型预测分析剖析结果理应是线型重回实体线实体模型中预测分析剖析拟合具体实际效果非常好的一种 低的这一R方值经历思考 可进一步说明较大均值平均气温的伤害因素不仅仅取决于時间和至少均值平均气温 甚至大伙儿可推理出可能与時间及至少均值平均气温值等伤害因素无关紧要。

依据运行结果发现“50000次循环系统系统软件后 计算仍未收敛性性”。这说明①在未对自变量归一解决决的情况下 测算出现出現出现异常 无法收敛性性 ②设置了过大的学习培训学习培训速率 会导致计算免交敛。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport bgd_resolverfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 解决中文难点 若没有此步骤 表名字及横纵坐标中的汉语将无法显示信息信息内容[具体会显示信息信息内容矩形框框小方格] plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]def costFn(theta, X, y):  # 成本费费涵数    temp   X.dot(theta) - y    return (temp.T.dot(temp)) / (2 * len(X))def gradientFn(theta, X, y):  # 根据成本费费涵数 各有对x0,x1...xn求导数(梯度)    return (X.T).dot(X.dot(theta) - y) / len(X)# 将数据信息信息内容从上一步存进的 .csv 文档文件格式文本文档中加载data   pd.read_csv(r F:\DaTong4Couth.csv )# 由于较大均值平均气温与至少均值平均气温中有 / 分隔 故将其分离出来 即“均值平均气温”列由一列变为两列——“较大均值平均气温”和“至少均值平均气温”data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[0]# 大伙儿要大部分值进行分析 因而将多余的公司 ℃ 从文件目录中来掉 只储存数值一一部分data[ 较大均值平均气温 ]   data[ 较大均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))data[ 至少均值平均气温 ]   data[ 均值平均气温 ].str.split( / ,expand True)[1]# 大伙儿要大部分值进行分析 因而将多余的公司 ℃ 从文件目录中来掉 只储存数值一一部分data[ 至少均值平均气温 ]   data[ 至少均值平均气温 ].map(lambda x:x.replace( ℃, , ))# 日次具体实际操作一样 这儿已但是多诠释data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 2020年0五月0 , ))data[ 時间 ]   data[ 時间 ].map(lambda x:x.replace( 日 , ))# 不理解的小伙子子伴可运行下二行编号查寻运行结果 这儿先注释没有了 # print(data[ 時间 ])# print(data[ 较大均值平均气温 ])# print(data[ 至少均值平均气温 ])# 传入相符合時间及其较大均值平均气温关键主要参数# # # 要以引流方法引流矩阵方法描述(对于单变量 引流方法引流矩阵就是列室内空间空间向量方法)# xTrain   np.array(data[ 時间 ])[:, np.newaxis]# # 为方便快捷掌握 也转换成列室内空间空间向量# yTrain   np.array(data[ 较大均值平均气温 ])# 训练集xTrain   np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])  # 无需手动式式再加Intercept Item项yTrainData   np.array([[33, 8], [35, 9], [28, 4], [20, 4], [26, 6], [27,10], [23,10], [22,7], [22,3]])yTrain   np.c_[yTrainData, np.ones(len(yTrainData))]np.random.seed(0)init_theta   np.random.randn(yTrain.shape[1])theta   bgd_resolver.batch_gradient_descent(costFn, gradientFn, init_theta, yTrain, xTrain)print( theta值 , theta)# 检验集xTest   np.array([3, 6, 9, 10, 11])yTestData   np.array([[28, 4], [27, 10], [22, 3], [20, 5], [19, 7]])yTest   np.c_[yTestData, np.ones(len(yTestData))]print( 检验数据信息信息内容预测分析剖析值与真实值的区别 , xTest.dot(theta) - xTest)rsquare   bgd_resolver.batch_gradient_descent_rsquare(theta, yTest, xTest)print( 检验数据信息信息内容R方 , rsquare)

3、以 线型重回 的方式来拟合高級曲线图图

这逐一一部分大伙儿各有运用一阶曲线图图(平行面线)、二阶曲线图图和三阶曲线图图进行拟合 并检查拟合具体实际效果。

在拟合数据信息信息内容点时 一般来说 对于一个自变量的 拟合出来是一条平行面线 对于两个自变量的 拟合出来时一个直平面图图。这种拟合结果是苛刻具体实际意义上的“线型”重回。但是有时候候候 采用“曲线图图”或“斜坡”的方式来拟合 能够对训练数据信息信息内容导致更挨近的具体实际效果。这就是“高級拟合”。

最开始 大伙儿查寻要拟合的数据信息信息内容

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 解决中文难点 若没有此步骤 表名字及横纵坐标中的汉语将无法显示信息信息内容[具体会显示信息信息内容矩形框框小方格] plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]xTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])        # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 xTest   np.array([3,6,9,10,11])[:,np.newaxis]          # 检验数据信息信息内容 時间 yTest   np.array([28,27,22,20,19])                    # 检验数据信息信息内容 较大均值平均气温 plotData   np.array(np.linspace(0, 15, 30))[:,np.newaxis]          # 做图用的数据信息信息内容点def initPlot():    plt.figure()    plt.title( 2020年五月上中下旬大同市市平均气温 )    plt.xlabel( 時间 )    plt.ylabel( 均值平均气温 )    plt.grid(True)    return pltplt   initPlot()plt.plot(xTrain, yTrain,  r. )          # 训练级别据(鲜红色色)plt.plot(xTest, yTest,  b. )            # 检验级别据(深蓝色色)plt.show()

实体线实体模型四 一阶线型拟合

from sklearn.linear_model import LinearRegression# 线型拟合linearModel   LinearRegression()linearModel.fit(xTrain, yTrain)linearModelTrainResult   linearModel.predict(plotData)# 计算R方linearModelRSquare   linearModel.score(xTest, yTest)print( 线型拟合R方: , linearModelRSquare)plt   initPlot()plt.plot(xTrain, yTrain,  r. )          # 训练级别据(鲜红色色)plt.plot(xTest, yTest,  b. )            # 检验级别据(深蓝色色)plt.plot(plotData, linearModelTrainResult,  y- )           # 线型拟合线plt.show()

实体线实体模型五 二阶曲线图图拟合

PolynomialFeatures.fit_transform提供了将1阶数据信息信息内容扩展到高級数据信息信息内容的方法

训练模版和检验模版都务必进行扩张。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 二阶曲线图图拟合  theta0   theta1*x   theta2*x*x   x*x   z     theta0 theta1*x theta2*zquadratic_featurizer   PolynomialFeatures(degree 2)xTrain_quadratic   quadratic_featurizer.fit_transform(xTrain)print(xTrain_quadratic)    # 查寻扩展后的特性引流方法引流矩阵quadraticModel   LinearRegression()quadraticModel.fit(xTrain_quadratic, yTrain)# 计算R方(针对检验数据信息信息内容)xTest_quadratic   quadratic_featurizer.fit_transform(xTest)quadraticModelRSquare   quadraticModel.score(xTest_quadratic, yTest)print( 二阶拟合R方: , quadraticModelRSquare)# 绘图点也一样务必进行高級扩张有利于运用曲线图图进行拟合plotData_quadratic   quadratic_featurizer.fit_transform(plotData)quadraticModelTrainResult   quadraticModel.predict(plotData_quadratic)plt   initPlot()plt.plot(xTrain, yTrain,  r. )          # 训练级别据(鲜红色色)plt.plot(xTest, yTest,  b. )            # 检验级别据(深蓝色色)plt.plot(plotData, quadraticModelTrainResult,  g- )        # 二阶拟合线plt.show()

实体线实体模型六 三阶曲线图图拟合

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 三阶曲线图图拟合cubic_featurizer   PolynomialFeatures(degree 3)xTrain_cubic   cubic_featurizer.fit_transform(xTrain)cubicModel   LinearRegression()cubicModel.fit(xTrain_cubic, yTrain)plotData_cubic   cubic_featurizer.fit_transform(plotData)cubicModelTrainResult   cubicModel.predict(plotData_cubic)# 计算R方(针对检验数据信息信息内容)xTest_cubic   cubic_featurizer.fit_transform(xTest)cubicModelRSquare    cubicModel.score(xTest_cubic, yTest)print( 三阶拟合R方: , cubicModelRSquare)plt   initPlot()plt.plot(xTrain, yTrain,  r. )          # 训练级别据(鲜红色色)plt.plot(xTest, yTest,  b. )            # 检验级别据(深蓝色色)plt.plot(plotData, cubicModelTrainResult,  p- )            # 三阶拟合线plt.show()

综上所述上述对比大伙儿发现 一阶拟合R方约为0.833 二阶拟合R方约为0.218 三阶拟合R方约为0.800。很不言而喻 得到的拟合R方值实际上并不是随着着阶数的提升而扩张 同前理 说明時间和至少均值平均气温实际上并不是较大均值平均气温的伤害因素。这正与大伙儿基础知识孰知的結果相一致。因此 要想预测分析剖析平均气温值就错综而复杂 不能片面性性考虑到到一个或不能多得的许多个因素 且不能考虑到到到与均值平均气温伤害因素无关紧要的伤害变量 比如说像上例中常会谈起的時间、至少均值平均气温等。

4、线型重回预测分析剖析平均气温

实体线实体模型七 线型重回预测分析剖析实体线实体模型

运用sklearn.linear_model.LinearRegression处理。

无需对自变量进行归一解决决 还可以得到一致的结果。针对训练数据信息信息内容的R方约为0.583。

1 装货并查寻数据信息信息内容信息内容內容

import numpy as npxTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])        # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 # 查寻平均气温统计分析剖析数据信息信息内容print( 平均气温数据信息信息内容统计分析剖析 )print( 至少 %.2f, 较大 %.2f, 平均值 %.2f, 中十十位数 %.2f, 标准差 %.2f  %     (np.min(yTrain), np.max(yTrain), np.mean(yTrain), np.median(yTrain) ,np.std(yTrain)))

2 运用LinearRegression 没有进行归一化预处理

  运用LinearRegression 没有进行归一化预处理  import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressiontrain_data   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 train_temp   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])[:, np.newaxis]      # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 xTrain   np.array(train_data[:, 0:2])yTrain   np.array(train_temp[:, -1])xTrain   np.c_[xTrain, np.ones(len(xTrain))]model   LinearRegression()model.fit(xTrain, yTrain)


3 运用LinearRegression 进行归一化预处理 

  运用LinearRegression 进行归一化预处理  import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressiondef normalizeData(X):    # 每列(每个Feature)各有求出均值值和标准差 接着与X的每个原素各有进行具体实际操作    return (X - X.mean(axis 0))/X.std(axis 0)train_data   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 train_temp   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])[:, np.newaxis]      # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 xTrain   np.array(train_data[:, 0:2])yTrain   np.array(train_temp[:, -1])xTrain   normalizeData(xTrain)xTrain   np.c_[xTrain, np.ones(len(xTrain))]        # 归一化开展后加上上intercept item列model   LinearRegression()model.fit(xTrain, yTrain)print( LinearRegression计算R方 , model.score(xTrain, yTrain))

运用自定的大量量梯度减少法

在未对自变量归一解决决的情况下 测算可能出现出現出现异常 无法收敛性性 但这儿没有出现

归一解决决后 能够得到与LinearRegression相仿的结果 即R方值约为0.582

因此 不考虑到到伤害因素合不符合有效情况下这种预测分析剖析结果实质上准确率不能乐观。

1 运用自定BGD 未作归一解决决 可能无法收敛性性 但这儿没有出现无法收敛性特性况

  运用自定BGD 未作归一解决决 可能无法收敛性性  import numpy as npimport bgd_resolverdef costFn(theta, X, y):    temp   X.dot(theta) - y    return (temp.T.dot(temp)) / (2 * len(X))def gradientFn(theta, X, y):    return (X.T).dot(X.dot(theta) - y) / len(X)train_date   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 train_temp   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])[:, np.newaxis]      # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 xTrain   np.array(train_date[:, 0:2])yTrain   np.array(train_temp[:, -1])xTrain   np.c_[xTrain, np.ones(len(xTrain))]init_theta   np.random.randn(xTrain.shape[1])# 倘若数据信息信息内容不动展Normalize 则下面的梯度提升优化算法有可能免交敛theta   bgd_resolver.batch_gradient_descent(costFn, gradientFn, init_theta, xTrain, yTrain)rsquare   bgd_resolver.batch_gradient_descent_rsquare(theta, xTrain, yTrain)print( 梯度减少法计算R方 , rsquare)


2 运用自定BGD 作归一解决决

  运用自定BGD 作归一解决决  import numpy as npimport bgd_resolverdef normalizeData(X):    # 每列(每个Feature)各有求出均值值和标准差 接着与X的每个原素各有进行具体实际操作    return (X - X.mean(axis 0))/X.std(axis 0)         def costFn(theta, X, y):    temp   X.dot(theta) - y    return (temp.T.dot(temp)) / (2 * len(X))def gradientFn(theta, X, y):     return (X.T).dot(X.dot(theta) - y) / len(X)train_date   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 train_temp   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])[:, np.newaxis]      # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 xTrain   np.array(train_date[:, 0:2])yTrain   np.array(train_temp[:, -1])xTrain   np.c_[xTrain, np.ones(len(xTrain))]init_theta   np.random.randn(xTrain.shape[1])# 倘若数据信息信息内容不动展Normalize 则下面的梯度提升优化算法有可能免交敛theta   bgd_resolver.batch_gradient_descent(costFn, gradientFn, init_theta, xTrain, yTrain)rsquare   bgd_resolver.batch_gradient_descent_rsquare(theta, xTrain, yTrain)print( 梯度减少法计算R方 , rsquare)


5、线型重回的别的计算方法 

实体线实体模型八 依据协规范差-规范差公式计算测算进行的线型重回实体线实体模型

客观性客观事实上 运用该方法计算出来的鉴别涵数关键主要参数 与LinearRegression总体目标的计算结果一致。

  运用协规范差-规范差公式计算测算计算线型重回权重值值关键主要参数 并与LinearRegression结果对比  import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionxTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])     # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 model   LinearRegression()hypothesis   model.fit(xTrain, yTrain)print( LinearRegression theta1 , hypothesis.coef_)print( LinearRegression theta0 , hypothesis.intercept_)# cov涵数是在各行原素正中间计算协规范差 因而x和y都应是行室内空间空间向量theta1    np.cov(xTrain.T, yTrain, ddof 1)[1,0] / np.var(xTrain, ddof 1)theta0   np.mean(yTrain) - theta1 * np.mean(xTrain)print( Least Square theta1 , theta1)                   # 依据至少二乘法公式计算测算计算的平行线直线斜率


实体线实体模型九 依据成本费费涵数和大量量梯度减少提升优化算法进行的线型重回实体线实体模型

成本费费涵数

在运用训练数据信息信息内容来训练实体线实体模型时 用于定义鉴别涵数与实际值的误差。成本费费涵数计算结果越小 说明该实体线实体模型与训练数据信息信息内容的匹配水准越高

设定了某一实体线实体模型后 如果给定了成本费费涵数 即可令其用数值方法求出成本费费涵数的最好解 不大值 从而确立鉴别涵数实体线实体模型中每一个系数。

梯度减少

梯度减少是迭代更新升级法的一种,可以用于求出至少二乘难点(线型和非线型都可以以以)。在求出机器设备学习培训学习培训提升优化算法的实体线实体模型关键主要参数 即无管教提高难点时。

  运用大量量梯度减少提升优化算法提高线型重回权重值值关键主要参数  import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport bgd_resolver    # 来源于于bgd_resolver.py文本文档def costFn(theta, X, y):                                # 定义线型重回的成本费费涵数    temp   X.dot(theta) - y    return temp.dot(temp) / (2*len(X))def gradientFn(theta, X, y):                            # 根据成本费费涵数 各有对x0和x1求导数(梯度)    return (X.T).dot(X.dot(theta) - y) / len(X)xTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])     # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 xTrain_ext   np.c_[np.ones(len(xTrain)), xTrain]        # 第一列弥补0。注意返回的第一个权重值值关键主要参数将相符合theta0np.random.seed(0)theta_init   np.random.randn(xTrain_ext.shape[1])theta   bgd_resolver.batch_gradient_descent(costFn, gradientFn, theta_init, xTrain_ext, yTrain, learning_rate 0.005, tolerance 1e-12)print( BGD theta1 , theta[1])print( BGD theta0 , theta[0])def initPlot():    plt.figure()    plt.title( 2020.05 WEATHER )    plt.xlabel( date )    plt.ylabel( maximum temperature )    plt.grid(True)    return pltplt   initPlot()plt.plot(xTrain, yTrain,  k. )plt.plot(xTrain, xTrain_ext.dot(theta),  g- )plt.show()

实体线实体模型十 依据SGDRegressor随意梯度减少提升优化算法的进行

sklearn.linear_model.SGDRegressor总体目标提供了运用随意梯度减少提升优化算法进行线型重回的进行。

SGDRegressor对于数据信息信息内容集非常大的状况比较合适 倘若模版较少(例如本例) 实际上际实际效果一般不大好

可以观察到 每一次运行时 其提高结果实际上不一样样。

  运用SGDRegressor随意梯度减少提升优化算法提高线型重回权重值值关键主要参数  %matplotlib inlineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import SGDRegressorxTrain   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis]  # 训练数据信息信息内容 時间 yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])     # 训练数据信息信息内容 较大均值平均气温 regressor   SGDRegressor(loss squared_loss , max_iter 2000) regressor.fit(xTrain, yTrain)# 每一次运行 得到的结果实际上不一样样theta0   regressor.intercept_[0]theta1   regressor.coef_[0]print( SGD theta1 , theta1)print( SGD theta0 , theta0)def initPlot():    plt.figure()    plt.title( 2020.05 DaTong WEAThER )    plt.xlabel( Date )    plt.ylabel( maximum temperature )           plt.grid(True)    return pltplt   initPlot()plt.plot(xTrain, yTrain,  k. )plt.plot(xTrain, theta0   theta1 * xTrain,  g- )               plt.show()

6、大部分几率重回

查寻数据信息信息内容图像

在这其中较大均值平均气温伤害因素時间用  说明 至少均值平均气温用· 说明。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 解决中文难点plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]def initPlot():    plt.figure()    plt.title( 2020年五月上中下旬大同市市平均气温 )    plt.xlabel( 時间 )    plt.ylabel( 至少溫度 )    return pltplt   initPlot()factor1   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])    # 从trainData中得到下标数据信息库数据库索引第二列(passed)标值1的所有行的第0列原素factor2   np.array([8,9,4,4,6,10,10,7,3])plt.plot(factor1, r )plt.plot(factor2, ko )plt.show()

 实体线实体模型十一 运用LogisticRegression进行逻辑性性重回实体线实体模型

设置逻辑性性重回提升优化算法的一些特点 model LogisticRegression(solver lbfgs ) 运用lbfgs提升优化算法来推行重回计算。默认设置设定运用liblinear。注意 这二种提升优化算法的结果实际上不一样样

推行计算 model.fit(X, y)

推行预测分析剖析 model.predict(newX) 返回值是newX引流方法引流矩阵中每列数据信息信息内容所相符合的结果。倘若是1 则说明passed 倘若是0 则说明unpassed

获得实体线实体模型关键主要参数值 theta0 model.intercept_[0] theta1 model.coef_[0,0] theta2 model.coef_[0,1]

管理方法管理决策界线线

管理方法管理决策界线线可视性性为二类型型数据信息信息内容点的分界线。在该分界线的一侧 所有数据信息信息内容点都被归到passed类(1) 此外一侧的所有数据信息信息内容点都被归到unpassed类(0)

对于本例来说 管理方法管理决策界线线是一条平行面线(在案例2中进行了说明)。

  运用LogisticRegression进行逻辑性性重回  import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 解决中文难点plt.rcParams[ font.sans-serif ]   [ SimHei ]xTrain   np.array([[1,8],[2,9],[3,4],[4,6],[5,10],[6,10],[7,10],[8,7],[9,3]])         yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])# print(xTrain)model   LogisticRegression(solver lbfgs )   # 运用lbfgs提升优化算法。默认设置设定是liblinear提升优化算法model.fit(xTrain, yTrain)newFactors   np.array([[2, 9],[5, 10],[9, 3],[10, 5]])print( 预测分析剖析结果 )print(model.predict(newFactors))# 得到theta计算结果theta   np.array([model.intercept_[0], model.coef_[0,0], model.coef_[0,1]])def initPlot():    plt.figure()    plt.title( 2020年五月上中下旬大同市市平均气温 )    plt.xlabel( 時间 )    plt.ylabel( 至少溫度 )    return pltplt   initPlot()factor1   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])    # 伤害因素1 時间factor2   np.array([8,9,4,4,6,10,10,7,3])  # 伤害因素2 至少均值平均气温plt.plot(factor1, r )plt.plot(factor2, ko )boundaryX   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])                 # 制图管理方法管理决策界线线(每天時间)boundaryY   -(theta[1] * boundaryX   theta[0]) / theta[2]   # 根据管理方法管理决策界线线的平行面线公式计算测算和x值 计算相符合的y值plt.plot(boundaryX, boundaryY,  b- )plt.show()

实体线实体模型十二 依据成本费费涵数和梯度减少提升优化算法进行逻辑性性重回实体线实体模型

  运用梯度减少提升优化算法进行逻辑性性重回  import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport bgd_resolverdef normalizeData(X, column_mean, column_std):    return (X - column_mean) / column_stddef sigmoid(z):    return 1. / (1   np.exp(-z))def costFn(theta, X, y):    temp   sigmoid(X.dot(theta))    cost   -y.dot(np.log(temp)) - (1 - y).dot(np.log(1 - temp))    return cost / len(X)def gradientFn(theta, X, y):    return xTrain.T.dot(sigmoid(xTrain.dot(theta)) - yTrain) / len(X)def initPlot():    plt.figure()    plt.title( 2020.5 DaTong Weather )    plt.xlabel( Date )    plt.ylabel( Temp )    return pltxTrain   np.array([[1,8],[2,9],[3,4],[4,6],[5,10],[6,10],[7,10],[8,7],[9,3]])# 计算训练数据信息信息内容每列平均值值和每列的标准差xTrain_column_mean   xTrain.mean(axis 0)xTrain_column_std   xTrain.std(axis 0)xTrain   normalizeData(xTrain, xTrain_column_mean, xTrain_column_std)      # 倘若不动展归一解决决 计算整个过程里将会导致外流(但仿佛仍可以收敛性性)x0   np.ones(len(xTrain))xTrain   np.c_[x0, xTrain]          # 需手动式式追加Intercept Item列yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])np.random.seed(0)init_theta   np.random.random(3)    # 随意初始化thetatheta   bgd_resolver.batch_gradient_descent(costFn, gradientFn, init_theta, xTrain, yTrain, 0.005, 0.00001)# 预测分析剖析好几个数据信息信息内容,也务必先归一化 运用之前训练数据信息信息内容的mean和stdnewFactors   np.array([[2, 9],[5, 10],[9, 3],[10, 5]])newFactors   normalizeData(newScores, xTrain_column_mean, xTrain_column_std)x0   np.ones(len(newFactors))newFactors   np.c_[x0, newFactors]  print( 预测分析剖析结果 )print(sigmoid(newFactors.dot(theta)))plt   initPlot()factor1   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])    # 伤害因素1 時间factor2   np.array([8,9,4,4,6,10,10,7,3])  # 伤害因素2 至少均值平均气温plt.plot(factor1, r )plt.plot(factor2, ko )# 制图管理方法管理决策界线线boundaryX   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])# 因为之前进行了归一化 因此界线在网上点的x坐标也务必先归一化。x坐标相符合的列数据信息库数据库索引是0normalizedBoundaryX   (boundaryX - xTrain_column_mean[0]) / xTrain_column_std[0]# 下面计算出来的界线在网上的y坐标normalizedBoundaryY是经历归一解决决的坐标normalizedBoundaryY   (theta[0] * normalizedBoundaryX   theta[1] ) / theta[1]# boundaryY才算作将归一化坐标还原成一切一切正常坐标。y坐标相符合的列数据信息库数据库索引是1boundaryY   xTrain_column_std[1] * normalizedBoundaryY   xTrain_column_mean[1]plt.plot(boundaryX, boundaryY,  b- )plt.show()


实体线实体模型十三 依据scipy.optimize提高测算库进行大部分几率重回实体线实体模型

运用minimize库涵数

务必提供jac关键主要参数 并将其设置为梯度计算涵数

scipy.optimize库文档提供的提升优化算法会比大伙儿本身进行的提升优化算法高些效、灵活、多方位

本例中没有大部分据进行归一处理 因此导致minimize方法推行整个过程东西方溢(尽管可能还可以收敛性性)。请独立再加归一解决决功效。

  运用minimize来提高逻辑性性重回求出  import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.optimize as opt# 定义全局性性变量xTrain   np.array([[1,8],[2,9],[3,4],[4,6],[5,10],[6,10],[7,10],[8,7],[9,3]])x0   np.ones(len(xTrain))xTrain   np.c_[x0, xTrain]yTrain   np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22])def sigmoid(z):    return 1. / (1   np.exp(-z))# Cost Function以theta主导要主要参数def costFn(theta, X, y):    temp   sigmoid(xTrain.dot(theta))    cost   -yTrain.dot(np.log(temp)) - (1 - yTrain).dot(np.log(1 - temp))    return cost / len(X)# Gradient Function以theta主导要主要参数def gradientFn(theta, X, y):    return xTrain.T.dot(sigmoid(xTrain.dot(theta)) - yTrain) / len(X)np.random.seed(0)# 随意初始化theta 计算整个过程里将会导致外流。# 可以尝试将init_theta乘以0.01 那般可以防止计算外流init_theta   np.random.random(xTrain.shape[1])result   opt.minimize(costFn, init_theta, args (xTrain, yTrain), method BFGS , jac gradientFn, options { disp : True})theta   result.x            # 至少化Cost时的thetadef initPlot():    plt.figure()    plt.title( 2020.5 DaTong Weather )    plt.xlabel( Date )    plt.ylabel( Temp )    return pltplt   initPlot()factor1   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])    # 伤害因素1 時间factor2   np.array([8,9,4,4,6,10,10,7,3])  # 伤害因素2 至少均值平均气温plt.plot(factor1, r )plt.plot(factor2, ko )boundaryX   np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])                     # 制图管理方法管理决策界线线boundaryY   (theta[1] * boundaryX   theta[0]) / theta[2]plt.plot(boundaryX,boundaryY,  b- )plt.show()

综上所述上述可以观察到 所有数据信息信息内容点实际上不明显分成两个种类。

线型重回重要都是针对训练数据信息信息内容和计算结果均为数值的状况。而在本例中 结果其实不是数值仅仅某类分类 这儿分成時间和至少均值平均气温几大类。而且发现 几大类实际上无法显示信息内容有明显的分界线。这进一步说明较大均值平均气温的伤害因素其实不是時间和至少均值平均气温。

总结

 

大伙儿依据数据信息信息内容爬取而且用十三种预测分析剖析实体线实体模型最终获得結果 较大均值平均气温的伤害因素与時间和至少均值平均气温没有什么关联 由上获知会出现很荒谬的、与基本基础理论不符合合的結果 进而辨别 而这一結果与大伙儿基础知识正好相一致 也便表明在此方面 实验获得取得成功

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