一元线性回归模型(公式推导+举例应用)

发布时间:2024年01月12日

引言

一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型,旨在找到一条直线,以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系。在这篇文章中,我们将深入探讨一元线性回归的原理及其应用。

模型表达式

一元线性回归模型的表达式为: f ( x i ) = k x i + b f(x_i)=kx_i+b f(xi?)=kxi?+b
其中, x i x_i xi?为输入变量, f ( x i ) f(x_i) f(xi?)为模型的输出, k k k为斜率, b b b为截距,我们的目标是通过学习 k k k b b b使得 f ( x i ) f(x_i) f(xi?)尽可能的接近真实观测值 y i y_i yi?

均方误差和优化目标

为了衡量模型的性能,我们引入均方误差 J ( k , b ) : J(k,b): J(k,b):
J ( k , b ) = ∑ i = 1 m ( f ( x i ) ? y i ) 2 J(k,b)=\sum_{i=1}^m(f(x_i)-y_i)^2 J(k,b)=i=1m?(f(xi?)?yi?)2
其中 m m m为样本数量。我们的优化目标是最小化均方误差,即:

E ( k ? , b ? ) = a r g ( k , b ) m i n ∑ i = 1 m ( y i ? k x i ? b ) 2 E(k^\star,b^\star)=arg_{(k,b)}min\sum_{i=1}^m(y_i-kx_i-b)^2 E(k?,b?)=arg(k,b)?mini=1m?(yi??kxi??b)2

最小二乘法

通过最小二乘法,我们对均方误差函数分别对 k k k b b b求偏导数,令其等于零,得到优化的解:
? ? k E ( k , b ) = ? 2 ∑ i = 1 n x i ( y i ? ( k x i + b ) ) = 0 \frac{\partial}{\partial k} E(k, b)=-2\sum_{i=1}^n x_i\left(y_i-\left(k x_i+b\right)\right)=0 ?k??E(k,b)=?2i=1n?xi?(yi??(kxi?+b))=0
? ? b E ( k , b ) = ? 2 ∑ i = 1 n ( y i ? ( k x i + b ) ) = 0 \frac{\partial}{\partial b} E(k, b)=-2\sum_{i=1}^n\left(y_i-\left(k x_i+b\right)\right)=0 ?b??E(k,b)=?2i=1n?(yi??(kxi?+b))=0
整理并得到:
k = ∑ i = 1 m y i ( x i ? x ˉ ) ∑ i = 1 m x i 2 ? 1 m ( ∑ i = 1 m x i ) 2 k=\frac{\sum_{i=1}^my_i(x_i- \bar x)}{\sum_{i=1}^mx_i^2-\frac{1}{m}(\sum_{i=1}^mx_i)^2} k=i=1m?xi2??m1?(i=1m?xi?)2i=1m?yi?(xi??xˉ)?
b = 1 m ∑ i = 1 m ( y i ? k x i ) b=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(y_i-kx_i) b=m1?i=1m?(yi??kxi?)
其中, x ˉ \bar x xˉ为输入变量 x x x的均值。最终得到模型表达式:
f ( x i ) = k T x i + b f(x_i)=k^Tx_i+b f(xi?)=kTxi?+b
使得 f ( x i ) f(x_i) f(xi?)尽可能地接近 y i y_i yi?

利用协方差和方差求解 k k k b b b

另一种求解斜率 k k k和截距 b b b的方法是通过协方差和方差的关系。
因为 Y = k X + b Y=kX+b Y=kX+b,所以 E Y = k E X + b EY=kEX+b EY=kEX+b
又因为 X Y = k X 2 + b X XY=kX^2+bX XY=kX2+bX,所以 E X Y = k E X 2 + b E X EXY=kEX^2+bEX EXY=kEX2+bEX
联立两个式子可得:
k = E X Y ? E X E Y E X 2 ? ( E X ) 2 = C O V ( X , Y ) D X k=\frac{EXY-EXEY}{EX^2-(EX)^2}=\frac{COV(X,Y)}{DX} k=EX2?(EX)2EXY?EXEY?=DXCOV(X,Y)?
b = E Y ? k E X b=EY-kEX b=EY?kEX
我们同样可以得到一元线性回归模型 f ( x i ) = k T x i + b f(x_i)=k^Tx_i+b f(xi?)=kTxi?+b

结论

通过最小二乘法和协方差方差的推导,我们得到了一元线性回归的两种求解方法。这些方法为我们建立模型和预测提供了有力的工具,同时也帮助我们理解了回归分析的基本原理。在实际应用中,我们可以根据具体情况选择合适的方法来进行建模和分析。

实验分析

以下是工人工作年限与对应薪水的数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="deep")
# 读入数据集
data = pd.read_csv('data/Salary_dataset.csv')
# 绘制散点图
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.scatter(data['YearsExperience'], data['Salary'], c='blue', label='训练集')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('训练集散点图')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这里插入图片描述

# 更新k,b(协方差)
def update_k_b(data, k, b):
    # 计算协方差和方差
    cov_xy = np.sum((data['YearsExperience'] - data['YearsExperience'].mean()) * (data['Salary'] - data['Salary'].mean()))
    var_x = np.sum((data['YearsExperience'] - data['YearsExperience'].mean())**2)
    
    # 计算k和b
    k = cov_xy / var_x
    b = data['Salary'].mean() - k * data['YearsExperience'].mean()

    return k, b
# 更新k,b(最小二乘法)
def update_k_b_2(data, k, b):
    w = np.sum(data['Salary'] * (data['YearsExperience'] - data['YearsExperience'].mean())) / (np.sum(data['Salary'] ** 2) - np.sum(data['Salary']) ** 2 / len(data))
    b = data['Salary'].mean() - k * data['YearsExperience'].mean()
    
    return k, b

计算 k k k b b b

k = b = 0
k, b = update_k_b(data, k, b)

得到 k = 9449.962321455076 k=9449.962321455076 k=9449.962321455076 b = 24848.2039665232 b=24848.2039665232 b=24848.2039665232
绘制最终的拟合直线:

# 绘制散点图
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.scatter(data['YearsExperience'], data['Salary'], c = 'blue', label = '数据点')

# 生成一些x值
x_line = np.linspace(0, 12, 100)

# 根据直线方程计算对应的y值
y_line = k * x_line + b

# 绘制直线图
plt.plot(x_line, y_line, label = f'直线方程: y = {k:.0f}x + {b:.0f}', c = 'red')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('YearsExperience')
plt.ylabel('Salary')
plt.title('一元线性回归模型')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_46117575/article/details/135439696
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