JavaScript机器学习之线性回归

Posted 2021-01-21

译者按: AI时代，不会机器学习的javascript开发者不是好的前端工程师。

• 原文: Machine Learning with JavaScript : Part 1

• 译者: Fundebug

为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习。

使用JavaScript做机器学习？不是应该用Python吗？是不是我疯了才用JavaScript做如此繁重的计算？难道我不用Python和R是为了装逼？scikit-learn(Python机器学习库)不能使用Python吧？

嗯，我并没有开玩笑...

其实呢，类似于Python的scikit-learn，JavaScript开发者也开发了一些机器学习库，我打算用一下它们。

JavaScript不能用于机器学习？

1. 太慢（幻觉？）
2. 矩阵操作太难（有函数库啊，比如math.js）
3. JavaScript只能用于前端开发（Node.js开发者笑了）
4. 机器学习库都是Python（JS开发者）

JavaScript机器学习库

1. brain.js (神经网络)
2. Synaptic (神经网络)
3. Natural (自然语言处理)
4. ConvNetJS (卷积神经网络)
5. mljs (一系列AI库)
6. Neataptic (神经网络)
7. Webdnn (深度学习)

我们将使用mljs来实现线性回归，源代码在GitHub仓库： machine-learning-with-js。下面是详细步骤：

1. 安装模块

$ yarn add ml-regression csvtojson

或者使用 npm

$ npm install ml-regression csvtojson

• ml-regression模块提供了一些回归算法
• csvtojson模块用于将CSV数据转换为JSON。

2. 初始化并导入数据

下载.csv数据。

假设你已经初始化了一个NPM项目，请在index.js中输入以下内容：

const ml = require("ml-regression");
const csv = require("csvtojson");
const SLR = ml.SLR; // 线性回归

const csvFilePath = "advertising.csv"; // 训练数据
let csvData = [], 
    X = [], 
    y = []; 

let regressionModel;

使用csvtojson模块的fromFile方法加载数据：

csv()
    .fromFile(csvFilePath)
    .on("json", (jsonObj) => {
        csvData.push(jsonObj);
    })
    .on("done", () => {
        dressData(); 
        performRegression(); 
    });

3. 转换数据

导入的数据为json对象数组，我们需要使用dressData函数将其转化为两个数据向量x和y:

// 将JSON数据转换为向量数据
function dressData() {
    /**
     * 原始数据中每一行为JSON对象
     * 因此需要将数据转换为向量数据，并将字符串解析为浮点数
     * {
     *   TV: "10",
     *   Radio: "100",
     *   Newspaper: "20",
     *   "Sales": "1000"
     * }
     */
    csvData.forEach((row) => {
        X.push(f(row.Radio));
        y.push(f(row.Sales));
    });
}

// 将字符串解析为浮点数
function f(s) {
    return parseFloat(s);
}

4. 训练数据并预测

编写performRegression函数：

// 使用线性回归算法训练数据
function performRegression() {
    regressionModel = new SLR(X, y);
    console.log(regressionModel.toString(3));
    predictOutput();
}

regressionModel的toString方法可以指定参数的精确度。

predictOutput函数可以根据输入值输出预测值。

// 接收输入数据，然后输出预测值
function predictOutput() {
    rl.question("请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) : ", (answer) => {
        console.log(`当X = ${answer}时, 预测值y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);
        predictOutput();
    });
}

predictOutput函数使用了Node.js的Readline模块：

const readline = require("readline");

const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin, 
    output: process.stdout
});

5. 完整程序

完整的程序index.js是这样的：

const ml = require("ml-regression");
const csv = require("csvtojson");
const SLR = ml.SLR; // 线性回归

const csvFilePath = "advertising.csv"; // 训练数据
let csvData = [], 
    X = [], 
    y = []; 

let regressionModel;

const readline = require("readline");

const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin, 
    output: process.stdout
});

csv()
    .fromFile(csvFilePath)
    .on("json", (jsonObj) => {
        csvData.push(jsonObj);
    })
    .on("done", () => {
        dressData(); 
        performRegression(); 
    });

// 使用线性回归算法训练数据
function performRegression() {
    regressionModel = new SLR(X, y);
    console.log(regressionModel.toString(3));
    predictOutput();
}

// 将JSON数据转换为向量数据
function dressData() {
    /**
     * 原始数据中每一行为JSON对象
     * 因此需要将数据转换为向量数据，并将字符串解析为浮点数
     * {
     *   TV: "10",
     *   Radio: "100",
     *   Newspaper: "20",
     *   "Sales": "1000"
     * }
     */
    csvData.forEach((row) => {
        X.push(f(row.Radio));
        y.push(f(row.Sales));
    });
}

// 将字符串解析为浮点数
function f(s) {
    return parseFloat(s);
}

// 接收输入数据，然后输出预测值
function predictOutput() {
    rl.question("请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) : ", (answer) => {
        console.log(`当X = ${answer}时, 预测值y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);
        predictOutput();
    });
}

执行 node index.js ，则输出如下：

$ node index.js

f(x) = 0.202 * x + 9.31
请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) : 151.5
当X = 151.5时, 预测值y =  39.98974927911285
请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) :

恭喜！你已经使用JavaScript训练了一个线性回归模型，如下：

f(x) = 0.202 * x + 9.31

感兴趣的话，请持续关注 machine-learning-with-js，我将使用JavaScript实现各种机器学习算法。

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