时间:2021-05-22
废话不多说,直接上代码吧!
"""# 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集, 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 #体质指数 #血压 #s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据) #但请注意,以上的数据是经过特殊处理, 10个数据中的每个都做了均值中心化处理,然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围。 #验证就会发现任何一列的所有数值平方和为1. """ import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes datasetdiabetes = datasets.load_diabetes() # Use only one feature # 增加一个维度,得到一个体质指数数组[[1],[2],...[442]]diabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis,2]print(diabetes_X) # Split the data into training/testing setsdiabetes_X_train = diabetes_X[:-20]diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing setsdiabetes_y_train = diabetes.target[:-20]diabetes_y_test = diabetes.target[-20:] # Create linear regression objectregr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training setsregr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing setdiabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients # 查看相关系数 print('Coefficients: \n', regr.coef_) # The mean squared error # 均方差# 查看残差平方的均值(mean square error,MSE) print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Explained variance score: 1 is perfect prediction # R2 决定系数(拟合优度)# 模型越好:r2→1# 模型越差:r2→0print('Variance score: %.2f' % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputsplt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color='black')plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color='blue', linewidth=3) plt.xticks(())plt.yticks(()) plt.show()对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程,从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程:
SSE(误差平方和):The sum of squares due to error
R-square(决定系数):Coefficient of determination
Adjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination
下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相信能给大家带来一定的帮助!!
一、SSE(误差平方和)
计算公式如下:
同样的数据集的情况下,SSE越小,误差越小,模型效果越好
缺点:
SSE数值大小本身没有意义,随着样本增加,SSE必然增加,也就是说,不同的数据集的情况下,SSE比较没有意义
二、R-square(决定系数)
数学理解: 分母理解为原始数据的离散程度,分子为预测数据和原始数据的误差,二者相除可以消除原始数据离散程度的影响
其实“决定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。
理论上取值范围(-∞,1], 正常取值范围为[0 1] ------实际操作中通常会选择拟合较好的曲线计算R²,因此很少出现-∞
越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好
越接近0,表明模型拟合的越差
经验值:>0.4, 拟合效果好
缺点:
数据集的样本越大,R²越大,因此,不同数据集的模型结果比较会有一定的误差
三、Adjusted R-Square (校正决定系数)
n为样本数量,p为特征数量
消除了样本数量和特征数量的影响
以上这篇Python 线性回归分析以及评价指标详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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