多项式回归

Posted 2022-06-28 zhangkanghui

目录

• 多项式回归
  • 一、多项式回归
  • 二、scikit-learn中的多项式回归
  • 三、关于PolynomialFeatures
  • 四、sklearn中的Pipeline
  • 五、过拟合和欠拟合
  • 六、解决过拟合问题
  • 七、透过学习曲线看过拟合
  • 我是尾巴

多项式回归

---

直线回归研究的是一个依变量与一个自变量之间的回归问题。

研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（Polynomial Regression）多项式回归模型是线性回归模型的一种。

多项式回归问题可以通过变量转换化为多元线性回归问题来解决。

一、多项式回归

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 + x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

如果直接使用线性回归，看一下效果：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
y_predict = lin_reg.predict(X)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_predict, color='r')
plt.show()

很显然，拟合效果并不好。那么解决呢？

解决方案：添加一个特征。

(X**2).shape
X2 = np.hstack([X, X**2])
X2.shape
lin_reg2 = LinearRegression()
lin_reg2.fit(X2, y)
y_predict2 = lin_reg2.predict(X2)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.sort(x), y_predict2[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()

这样就比直线拟合要好很多。

lin_reg2.coef_
# array([0.90802935, 1.04112467])
lin_reg2.intercept_
# 2.3783560083768602

小结：多项式回归在算法并没有什么新的地方，完全是使用线性回归的思路，关键在于为数据添加新的特征，而这些新的特征是原有的特征的多项式组合，采用这样的方式就能解决非线性问题，这样的思路跟PCA这种降维思想刚好相反，而多项式回归则是升维，添加了新的特征之后，使得更好地拟合高维数据。

二、scikit-learn中的多项式回归

首先生成虚拟数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 + x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)

# 多项式回归其实对数据进行预处理，给数据添加新的特征，所以调用的库在preprocessing中
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 这个degree表示我们使用多少次幂的多项式
poly = PolynomialFeatures(degree=2)    
poly.fit(X)
X2 = poly.transform(X)
X2.shape

输出结果：(100, 3) 第一列常数项，第二列一次项系数，第三列二次项系数，接下来查看一下前五列

# 取出前五列
X2[:5, :]

array([[ 1.        , -1.45344304,  2.11249668],
       [ 1.        , -1.87779517,  3.5261147 ],
       [ 1.        ,  2.30882492,  5.33067251],
       [ 1.        ,  1.78648616,  3.19153281],
       [ 1.        ,  2.9064929 ,  8.447701  ]])

from sklearn.linear_model import LinearRegression

reg = LinearRegression()
reg.fit(X2, y)
y_predict = reg.predict(X2)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.sort(x), y_predict2[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()

reg.coef_
# array([0.        , 0.90802935, 1.04112467])
reg.intercept_
# 2.3783560083768616

三、关于PolynomialFeatures

在多项式回归中的关键在于如何构建新的特征，在sklearn中已经封装了，那具体如何实现的？

之前使用的都是1维数据，如果使用2维3维甚至更高维呢？

import numpy as np

x = np.arange(1, 11).reshape(5, 2)
x.shape
# (5, 2)
x

输出结果：

array([[ 1,  2],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [ 9, 10]])

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

poly = PolynomialFeatures()
poly.fit(x)
x2 = poly.transform(x)
x2.shape
# (5, 6)
x2

array([[  1.,   1.,   2.,   1.,   2.,   4.],
       [  1.,   3.,   4.,   9.,  12.,  16.],
       [  1.,   5.,   6.,  25.,  30.,  36.],
       [  1.,   7.,   8.,  49.,  56.,  64.],
       [  1.,   9.,  10.,  81.,  90., 100.]])

此时，可以看出当数据维度是2维是，经过多项式预处理生成了6维数据，第一列很显然是0次项系数，第二列和第三列也很好理解，分别是x1，x2，第四列和第六列分别是x1[^2]和x2[^2],还有一列，其实是x1*x2,这就是第5列，总共6列。由此可以猜想一下如果数据是3维的时候是什么情况？

poly = PolynomialFeatures(degree=3)
poly.fit(x)
x3 = poly.transform(x)
x3.shape
# (5, 10)

array([[   1.,    1.,    2.,    1.,    2.,    4.,    1.,    2.,    4.,
           8.],
       [   1.,    3.,    4.,    9.,   12.,   16.,   27.,   36.,   48.,
          64.],
       [   1.,    5.,    6.,   25.,   30.,   36.,  125.,  150.,  180.,
         216.],
       [   1.,    7.,    8.,   49.,   56.,   64.,  343.,  392.,  448.,
         512.],
       [   1.,    9.,   10.,   81.,   90.,  100.,  729.,  810.,  900.,
        1000.]])

那么这10列，分别对应着什么？通过PolynomiaFeatures，将所有的可能组合，升维的方式呈指数型增长。这也会带来一定的问题。 如何解决这种爆炸式的增长？如果不控制一下，试想x和x[^100]相比差异就太大了。这就是传说中的过拟合。

四、sklearn中的Pipeline

一般情况下，我们会对数据进行归一化，然后进行多项式升维，再接着进行线性回归。因为sklearn中并没有对多项式回归进行封装，不过可以使用Pipeline对这些操作进行整合。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 * x**2 + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)

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

poly_reg = Pipeline([
    ('poly', PolynomialFeatures(degree=2)),
    ('std_scale', StandardScaler()),
    ('lin_reg', LinearRegression())
])  
poly_reg.fit(X, y)
y_predict = poly_reg.predict(X)

plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()

五、过拟合和欠拟合

? 多项式回归的最大优点就是可以通过增加x的高次项对实测点进行逼近，直至满意为止。但是这也正是它最大的缺点，因为通常情况下试过过高的维度对数据进行拟合，在训练集上会有很好的表现，但是测试集可能就不那么理想了，这也正是解决过拟合的一种办法。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(666)
np.random.seed(666)
x = np.random.uniform(-3.0, 3.0, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

生成这种数据集之后，使用不同的拟合方式，并使用均方误差来对比几种拟合的效果。

• 线性拟合

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
lin_reg.score(X, y)
# 0.4953707811865009
y_predict = lin_reg.predict(X)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_predict = lin_reg.predict(X)
mean_squared_error(y, y_predict)
# 3.0750025765636577

显然，直接使用简单的一次线性回归，拟合的结果就是欠拟合(underfiting)

• 使用二次多项式回归

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

def PolynomialRegression(degree):
    return Pipeline([
        ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree)),
        ('std_scale', StandardScaler()),
        ('lin_reg', LinearRegression())
    ])  

poly_reg = PolynomialRegression(degree=2)
poly_reg.fit(X, y)

Pipeline(memory=None,
     steps=[('poly', PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=True, interaction_only=False)), ('std_scale', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)), ('lin_reg', LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None,
         normalize=False))])

y_predict = poly_reg.predict(X)
mean_squared_error(y, y_predict)
# 1.0987392142417856
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()  

• 使用十次多项式回归

poly10_reg = PolynomialRegression(degree=10)
poly10_reg.fit(X, y)

y10_predict = poly10_reg.predict(X)
mean_squared_error(y, y10_predict)
# 1.0508466763764164

• 使用一百次多项式回归

poly100_reg = PolynomialRegression(degree=100)
poly100_reg.fit(X, y)

y100_predict = poly100_reg.predict(X)
mean_squared_error(y, y100_predict)
# 0.687293250556113
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.sort(x), y100_predict[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()

x_plot = np.linspace(-3, 3, 100).reshape(100, 1)
y_plot = poly100_reg.predict(x_plot)

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x_plot[:,0], y_plot, color='r')
plt.show()

x_plot = np.linspace(-3, 3, 100).reshape(100, 1)
y_plot = poly100_reg.predict(x_plot)

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x_plot[:,0], y_plot, color='r')
plt.axis([-3, 3, -1, 10])
plt.show()

虽然它穿过了更多的点，但是我们会发现大于3的时候取值基本都在-25万，这显然是不合适的，而且当把坐标轴取值缩小以后也可以发现，震荡比较厉害，此时，这就叫过拟合(overfiting)。

六、解决过拟合问题

通常在机器学习的过程中，主要解决的都是过拟合问题，因为这牵涉到模型的泛化能力。所谓泛化能力，就是模型在验证训练集之外的数据时能够给出很好的解答。只是对训练集的数据拟合的有多好是没有意义的，我们需要的模型的泛化能力有多好。

为什么要训练数据集与测试数据集？

通常情况下我们会将数据集分为训练集和测试集，通过训练数据训练出来的模型如果能对测试集具有较好的表现，才有意义。

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(666)
np.random.seed(666)
x = np.random.uniform(-3.0, 3.0, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=666)

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(x_train, y_train)
y_predict = lin_reg.predict(x_test)
mean_squared_error(y_test, y_predict)

输出结果：2.2199965269396573

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

def PolynomialRegression(degree):
    return Pipeline([
        ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree)),
        ('std_scale', StandardScaler()),
        ('lin_reg', LinearRegression())
    ])  

poly2_reg = PolynomialRegression(degree=2)
poly2_reg.fit(x_train, y_train)
y2_predict = poly2_reg.predict(x_test)
mean_squared_error(y_test, y2_predict)

输出结果： 0.8035641056297901

poly10_reg = PolynomialRegression(degree=10)
poly10_reg.fit(x_train, y_train)
y10_predict = poly10_reg.predict(x_test)
mean_squared_error(y_test, y10_predict)

输出结果：0.9212930722150781

通过上面的例子可以发现，当degree=2的时候在测试集上的均方误差和直线拟合相比好了很多，但是当degree=10的时候再测试集上的均方误差相对degree=2的时候效果差了很多，这就说名训练出来的模型已经过拟合了。

poly100_reg = PolynomialRegression(degree=100)
poly100_reg.fit(x_train, y_train)
y100_predict = poly100_reg.predict(x_test)
mean_squared_error(y_test, y100_predict)

输出结果：14440175276.314638

小结：对于模型复杂度与模型准确率中寻找泛化能力最好的地方。

欠拟合：underfitting，算法所训练的模型不能完整表述数据关系。

过拟合：overfitting，算法所训练的模型过多地表达数据间的噪音关系。

七、透过学习曲线看过拟合

学习曲线描述的就是，随着训练样本的逐渐增多，算法训练出的模型的表现能力。

首先我们用一个简单的例子看一下如何绘制学习曲线：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(666)
np.random.seed(666)
x = np.random.uniform(-3.0, 3.0, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=10)
x_train.shape

输出结果：(75, 1)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

train_score = []
test_score = []
for i in range(1, 76):
    lin_reg = LinearRegression()
    lin_reg.fit(x_train[:i], y_train[:i])
    
    y_train_predict = lin_reg.predict(x_train[:i])
    train_score.append(mean_squared_error(y_train[:i], y_train_predict))
    
    y_test_predict = lin_reg.predict(x_test)
    test_score.append(mean_squared_error(y_test, y_test_predict))
    
plt.plot([i for i in range(1, 76)], np.sqrt(train_score), label='train')
plt.plot([i for i in range(1, 76)], np.sqrt(test_score), label='test')
plt.legend()
plt.show()

下面绘制学习曲线的函数封装一下，方便后面调用。

def plot_learning_curve(algo, x_train, x_test, y_train, y_test):
    
    train_score = []
    test_score = []
    for i in range(1, len(x_train)+1):
        algo.fit(x_train[:i], y_train[:i])
        
        y_train_predict = algo.predict(x_train[:i])
        train_score.append(mean_squared_error(y_train[:i], y_train_predict))
    
        y_test_predict = algo.predict(x_test)
        test_score.append(mean_squared_error(y_test, y_test_predict))
        
    plt.plot([i for i in range(1, len(x_train)+1)], np.sqrt(train_score), label='train')
    plt.plot([i for i in range(1, len(x_train)+1)], np.sqrt(test_score), label='test')
    plt.legend()
    # plt.axis([0, len(x_train)+1, 0, 4])
    plt.show()

plot_learning_curve(LinearRegression(), x_train, x_test, y_train, y_test)

接下来使用多项式回归绘制学习曲线：

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

def PolynomialRegression(degree):
    return Pipeline([
        ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree)),
        ('std_scale', StandardScaler()),
        ('lin_reg', LinearRegression())
    ])  

poly2_reg = PolynomialRegression(degree=2)
plot_learning_curve(poly2_reg, x_train, x_test, y_train, y_test)

poly2_reg = PolynomialRegression(degree=20)
plot_learning_curve(poly2_reg, x_train, x_test, y_train, y_test)

以上三幅图分别对应着欠拟合，最佳，过拟合。

我是尾巴

在机器学习过程中，经常会出现过拟合的情况，具体关于过拟合的解决办法有很多，接下来会继续学习。

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