PolynomialFeatures 和 LinearRegression 返回不需要的系数

Posted 2023-03-28

【中文标题】PolynomialFeatures 和 LinearRegression 返回不需要的系数

【英文标题】：PolynomialFeatures and LinearRegression returns undesirable coefficients

【发布时间】：2021-06-18 10:45:07

【问题描述】：

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

产生的结果：

它显然产生了错误的预测；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。

【问题讨论】：

这 11 个点是 graph.csv 中唯一的数据点还是更多？

【参考方案1】：

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

预测模型以x^2 项为主，该项与负系数相关联。

【参考方案2】：

这是过拟合的一个很好的例子。您的回归量太难以拟合，但 x 和 y 遵循线性趋势，因此可能需要拟合线性方程（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

【参考方案3】：

每个 x，y 应该增加。

您的数据确实有一个积极的线性趋势，如果您将线性回归器（即 1 次多项式）拟合到它，那么您将在样本外的预测中看到数据：

但是您已经模拟了一个二次回归量，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，因此它会随着您向右延伸而减小：

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，您应该使用这些来推动您的模型选择。

我尝试改变度数，但并没有好转。例如，当我使用 4 级时，y 增加得非常非常快。

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

Cubic	Quartic	Quintic

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overfitting。

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，为其拟合线性模型。

【参考方案4】：

@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：

这里是代码 sn-p 如果它对应于您正在寻找的内容：

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 ( x_log) 的对数进行多项式回归（这里线性回归就足够了）。