本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：

使用sklearn做各种回归

基本回归：线性、决策树、SVM、KNN

集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees

1. 数据准备

为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，x1和x2的训练集一共有500个，测试集有100个。其中，在训练集的上加了一个-0.5~0.5的噪声。生成函数的代码如下：

def f(x1, x2): y = 0.5 * np.sin(x1) + 0.5 * np.cos(x2) + 0.1 * x1 + 3 return ydef load_data(): x1_train = np.linspace(0,50,500) x2_train = np.linspace(-10,10,500) data_train = np.array([[x1,x2,f(x1,x2) + (np.random.random(1)-0.5)] for x1,x2 in zip(x1_train, x2_train)]) x1_test = np.linspace(0,50,100)+ 0.5 * np.random.random(100) x2_test = np.linspace(-10,10,100) + 0.02 * np.random.random(100) data_test = np.array([[x1,x2,f(x1,x2)] for x1,x2 in zip(x1_test, x2_test)]) return data_train, data_test

其中训练集（y上加有-0.5~0.5的随机噪声）和测试集（没有噪声）的图像如下：

2. scikit-learn的简单使用

scikit-learn非常简单，只需实例化一个算法对象，然后调用fit()函数就可以了，fit之后，就可以使用predict()函数来预测了，然后可以使用score()函数来评估预测值和真实值的差异，函数返回一个得分。

完整程式化代码为：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt###########1.数据生成部分##########def f(x1, x2): y = 0.5 * np.sin(x1) + 0.5 * np.cos(x2) + 3 + 0.1 * x1 return ydef load_data(): x1_train = np.linspace(0,50,500) x2_train = np.linspace(-10,10,500) data_train = np.array([[x1,x2,f(x1,x2) + (np.random.random(1)-0.5)] for x1,x2 in zip(x1_train, x2_train)]) x1_test = np.linspace(0,50,100)+ 0.5 * np.random.random(100) x2_test = np.linspace(-10,10,100) + 0.02 * np.random.random(100) data_test = np.array([[x1,x2,f(x1,x2)] for x1,x2 in zip(x1_test, x2_test)]) return data_train, data_testtrain, test = load_data()x_train, y_train = train[:,:2], train[:,2] #数据前两列是x1,x2 第三列是y,这里的y有随机噪声x_test ,y_test = test[:,:2], test[:,2] # 同上,不过这里的y没有噪声###########2.回归部分##########def try_different_method(model): model.fit(x_train,y_train) score = model.score(x_test, y_test) result = model.predict(x_test) plt.figure() plt.plot(np.arange(len(result)), y_test,'go-',label='true value') plt.plot(np.arange(len(result)),result,'ro-',label='predict value') plt.title('score: %f'%score) plt.legend() plt.show()###########3.具体方法选择##############3.1决策树回归####from sklearn import treemodel_DecisionTreeRegressor = tree.DecisionTreeRegressor()####3.2线性回归####from sklearn import linear_modelmodel_LinearRegression = linear_model.LinearRegression()####3.3SVM回归####from sklearn import svmmodel_SVR = svm.SVR()####3.4KNN回归####from sklearn import neighborsmodel_KNeighborsRegressor = neighbors.KNeighborsRegressor()####3.5随机森林回归####from sklearn import ensemblemodel_RandomForestRegressor = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=20)#这里使用20个决策树####3.6Adaboost回归####from sklearn import ensemblemodel_AdaBoostRegressor = ensemble.AdaBoostRegressor(n_estimators=50)#这里使用50个决策树####3.7GBRT回归####from sklearn import ensemblemodel_GradientBoostingRegressor = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=100)#这里使用100个决策树####3.8Bagging回归####from sklearn.ensemble import BaggingRegressormodel_BaggingRegressor = BaggingRegressor()####3.9ExtraTree极端随机树回归####from sklearn.tree import ExtraTreeRegressormodel_ExtraTreeRegressor = ExtraTreeRegressor()###########4.具体方法调用部分##########try_different_method(model_DecisionTreeRegressor)

3.结果展示

决策树回归结果:

线性回归结果：

SVM回归结果：

KNN回归结果：

随机森林回归结果：

Adaboost回归结果：

GBRT回归结果：

Bagging回归结果：

极端随机树回归结果：

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。