这篇文章主要介绍了Python中实现最小二乘法思路及实现代码,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
之所以说”使用”而不是”实现”,是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法,而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累,当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候,我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。
言归正传,什么是”最小二乘法”呢?
定义:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
原则:以”残差平方和最小”确定直线位置(在数理统计中,残差是指实际观察值与估计值之间的差)
数学公式:
基本思路:对于一元线性回归模型,假设从总体中获取了n组观察值(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn),对于平面中的这n个点,可以使用无数条曲线来拟合。而线性回归就是要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值,也就是说,这条直线应该尽可能的处于样本数据的中心位置。因此,选择最佳拟合曲线的标准可以确定为:使总的拟合误差(即总残差)达到最小。
实现代码如下,代码中已经详细的给了注释:
##最小二乘法 import numpy as np ##科学计算库 import scipy as sp ##在numpy基础上实现的部分算法库 import matplotlib.pyplot as plt ##绘图库 from scipy.optimize import leastsq ##引入最小二乘法算法 ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2]) Yi=np.array([5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3]) ''' 设定拟合函数和偏差函数 函数的形状确定过程: 1.先画样本图像 2.根据样本图像大致形状确定函数形式(直线、抛物线、正弦余弦等) ''' ##需要拟合的函数func :指定函数的形状 def func(p,x): k,b=p return k*x+b ##偏差函数:x,y都是列表:这里的x,y更上面的Xi,Yi中是一一对应的 def error(p,x,y): return func(p,x)-y ''' 主要部分:附带部分说明 1.leastsq函数的返回值tuple,第一个元素是求解结果,第二个是求解的代价值(个人理解) 2.官网的原话(第二个值):Value of the cost function at the solution 3.实例:Para=>(array([ 0.61349535, 1.79409255]), 3) 4.返回值元组中第一个值的数量跟需要求解的参数的数量一致 ''' #k,b的初始值,可以任意设定,经过几次试验,发现p0的值会影响cost的值:Para[1] p0=[1,20] #把error函数中除了p0以外的参数打包到args中(使用要求) Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi)) #读取结果 k,b=Para[0] print("k=",k,"b=",b) print("cost:"+str(Para[1])) print("求解的拟合直线为:") print("y="+str(round(k,2))+"x+"+str(round(b,2))) ''' 绘图,看拟合效果. matplotlib默认不支持中文,label设置中文的话需要另行设置 如果报错,改成英文就可以 ''' #画样本点 plt.figure(figsize=(8,6)) ##指定图像比例: 8:6 plt.scatter(Xi,Yi,color="green",label="样本数据",linewidth=2) #画拟合直线 x=np.linspace(0,12,100) ##在0-15直接画100个连续点 y=k*x+b ##函数式 plt.plot(x,y,color="red",label="拟合直线",linewidth=2) plt.legend(loc='lower right') #绘制图例 plt.show()
结果如下所示:
输出结果:
k= 0.900458420439 b= 0.831055638877
cost:1
求解的拟合直线为:
y=0.9x+0.83
绘图结果:
补充说明:简单的列举了直线的情况,曲线的求解方式类似,但是曲线会存在过度拟合的情况,在以后的博客中会讲到。
总结