【机器学习】线性回归（LinearRegression）案例
案例描述
- 现有一批描述家庭用电情况的数据，对数据进行算法模型预测，并最终得到预测模型
- 数据来源: 数据下载地址
建议：使用python的sklearn库的linear_model中LinearRegression来获取算法
使用的是：Anaconda3——python3.6
代码
1. 导入相应模块
# 导入相应模块
import pandas as pd # pandas库
import numpy as np # numpy库
import sklearn # python的sklearn库
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt # 画图
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归模型
from sklearn.model_selection import train_test_split # 用于划分数据集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据标准化
2. 读取数据
# 读取数据
path='datas/household_power_consumption_1000.txt' # 下载数据的路径 1000行数据
df = pd.read_csv(path,sep=';')
# 打印了前五行数据
df.head()
3. 异常值处理
# 异常数据处理（异常数据过滤）
new_df = df.replace('?',np.nan) # 替换非法字符为np.nan
datas = new_df.dropna(axis=0,how='any') # 只要有一个数据为空，就进行行删除
datas.describe() # 观察数据的多种统计指标
4. 时间格式处理
# 创建一个时间字符串格式化
def data_format(dt):
import time
t = time.strptime(' '.join(dt),'%d/%m/%Y %H:%M:%S')
return (t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday,t.tm_hour,t.tm_min,t.tm_sec)
# 获取X，Y变量，X为时间，Y为功率，并将时间转换成数值型的连续变量
names=['Date','Time','Global_active_power','Global_reactive_power','Voltage','Global_intensity','Sub_metering_1','Sub_metering_2','Sub_metering_3']
# names为数据集中的字段名
X = datas[names[0:2]] #或 X = df.iloc[:,0:2]
X = X.apply(lambda x :pd.Series(data_format(x)),axis=1)
Y = datas[names[2]] #或 Y = df['Global_active_power']
5. 数据划分
# 对数据集进行训练集、测试集划分 from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0) # 测试集为20%
6. 数据标准化
# 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss = StandardScaler()
# fit是做运算，计算标准化需要的均值和方差，transform是进行转化
X_train = ss.fit_transform(X_train) # 训练并转换
X_test = ss.transform(X_test) ## 直接使用在模型构建数据上进行一个数据标准化操作
7. 模型训练与预测
# 模型训练（线性模型）
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, Y_train) ## 训练模型
y_predict = lr.predict(X_test) # 预测
8. 模型检验
# 模型检验
print ("准确率:",lr.score(X_test, Y_test))
mse = np.average((y_predict-np.array(Y_test))**2)
rmse = np.sqrt(mse)
print ("MSE:" ,mse)
print ("RMSE:",rmse)
其中：MSE和RMSE是用于模型判断的（以后介绍）
9. 模型的保存和加载
from sklearn.externals import joblib
# 模型保存
joblib.dump(ss,'data_ss.model') # 将标准化模型保存
joblib.dump(lr,'data_lr.model') # 将模型保存
# 加载模型
joblib.load('data_ss.model')
joblib.load('data_lr.model')
10. 画图
# 设置字符集，防止中文乱码（图中有中文，需要加上这个）
mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# 预测值与实际值画图比较
t = np.arange(len(X_test))
plt.figure(facecolor='w') # 建一个画布，facecolor是背景色
plt.plot(t,Y_test,'r-',linewidth=2,label=u'真实值')
plt.plot(t,y_predict,'g-',linewidth=2,label=u'预测值')
plt.legend(loc='lower right') # 显示图列，设置图列的位置
# best/upper right/upper left/lower left/lower right/right/center left/center right/lower center/upper center/center
plt.title(u'线性回归预测时间与功率的关系',fontsize=20)
plt.grid(b=True)
plt.show()
11. 结果分析
- 通过图可以看出，时间与功率没有明显的线性关系
- 学过物理的一定知道：功率与电流是存在一定关系的，下面我们来用线性回归预测功率与电流的关系
线性回归预测功率与电流的关系
# 数据集中取出功率与电流'Global_active_power','Global_reactive_power'和'Global_intensity'
X = datas[names[2:4]]
Y2 = datas[names[5]]
# 数据集划分
X2_train,X2_test,Y2_train,Y2_test = train_test_split(X, Y2, test_size=0.2, random_state=0)
# 数据标准化
scaler2 = StandardScaler()
X2_train = scaler2.fit_transform(X2_train)
X2_test = scaler2.transform(X2_test)
# 模型训练
lr2 = LinearRegression()
lr2.fit(X2_train, Y2_train)
# 预测
Y2_predict = lr2.predict(X2_test)
# 模型评估
print ("电流预测准确率: ", lr2.score(X2_test,Y2_test))
print ("电流参数:", lr2.coef_)
# 画图
t=np.arange(len(X2_test))
plt.figure(facecolor='w')
plt.plot(t, Y2_test, 'r-', linewidth=2, label=u'真实值')
plt.plot(t, Y2_predict, 'g-', linewidth=2, label=u'预测值')
plt.legend(loc = 'lower right')
plt.title(u"线性回归预测功率与电流之间的关系", fontsize=20)
plt.grid(b=True)
plt.show()
总结
- 在我们得到数据集后，首先需要对数据集进行一些处理
- 对于不同数据之间的关系，不同模型有不同的效果，我们需要根据数据之间的关系选择合适的模型