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用Python实现9大回归算法详解——04. 多项式回归算法

作者：黑客灵魂 | 2024-08-19 11:10:41

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多项式回归 是线性回归的一种扩展，它通过将输入特征的多项式项（如平方、立方等）引入模型中，以捕捉数据中非线性的关系。虽然多项式回归属于线性模型的范畴，但它通过增加特征的多项式形式，使得模型能够拟合非线性数据。

1. 多项式回归的基本概念与动机

1.1 为什么使用多项式回归？

在很多实际应用中，特征与目标变量之间的关系并不是简单的线性关系，而是更加复杂的非线性关系。虽然可以通过增加特征的数量来捕捉这种非线性关系，但有时直接将特征进行多项式扩展是更为自然的选择。

多项式回归通过引入原始特征的高次项来捕捉非线性关系。例如，如果 $y$ 与 $x$ 之间的关系是二次或三次关系，则线性回归可能无法很好地拟合数据，而多项式回归可以更准确地捕捉这种关系。

1.2 多项式回归的模型形式

对于一个变量 $x$ 的二次多项式回归模型，其形式为：

$y = \beta_0 + \beta_1 x + \beta_2 x^2 + \epsilon$

对于 $n$ 阶的多项式回归，模型形式为：

$y = \beta_0 + \beta_1 x + \beta_2 x^2 + \beta_3 x^3 + \ldots + \beta_n x^n + \epsilon$

$y$ 是目标变量。
$x$ 是自变量。
$\beta_0 , \beta_1 , \beta_2 ,..., \beta_n$ 是模型的回归系数。
$\epsilon$ 是误差项。

1.3 多项式回归的动机

多项式回归的主要动机在于，通过增加特征的多项式项（如 $x^2, x^3$ 等），可以在线性模型的框架内处理非线性关系。多项式回归仍然是线性模型，因为它对系数的求解是线性的，但它能够拟合非线性数据。

1.4 多项式回归的步骤

多项式回归的主要步骤如下：

特征扩展：将原始特征 xxx 扩展为多项式特征 $x, x^2, x^3, \ldots, x^n$ 。
线性回归：使用线性回归模型拟合扩展后的多项式特征。
模型预测：使用训练好的模型对新数据进行预测。

2. 多项式回归的数学推导与最小二乘法

2.1 特征扩展

假设我们有一个自变量 $x$ ，通过将其扩展为 $[1, x, x^2, x^3, \ldots, x^n]$ ，我们可以将原始的线性回归模型转化为多项式回归模型。

对于 $n$ 阶多项式回归，模型形式为：

$y = \beta_0 + \beta_1 x + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n + \epsilon$

其中， $x_1 = x, x_2 = x^2, \ldots, x_n = x^n$ 。

2.2 损失函数的定义

与线性回归类似，多项式回归的目标也是最小化残差平方和。损失函数为：

$\text{Loss} = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( y_i - \hat{y}_i \right)^2$

其中：

$m$ 是样本数。
$y_i$ 是第 $i$ 个样本的实际值。
$\hat{y}_i$ 是第 $i$ 个样本的预测值，计算公式为：

$\hat{y}_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \beta_2 x_i^2 + \ldots + \beta_n x_i^n$

2.3 最小二乘法求解

多项式回归与线性回归的本质相同，都是通过最小化损失函数来求解回归系数 $\beta$ 。我们可以通过矩阵运算来求解：

$\hat{\beta} = (X^TX)^{-1}X^Ty$

其中：

$X$ 是特征矩阵，形状为 $m \times (n+1)$ 。
$y$ 是目标变量向量，形状为 $m \times 1$ 。
$\hat{\beta}$ 是回归系数向量，形状为 $(n+1) \times 1$ 。

3. 多项式回归的常见问题

3.1 过拟合问题

随着多项式阶数的增加，模型的复杂度也随之增加。虽然高阶多项式可以很好地拟合训练数据，但它们可能会捕捉到数据中的噪声，导致在测试数据上的泛化能力下降，即出现过拟合。

3.2 偏差-方差权衡

在选择多项式阶数时，需要在模型的偏差和方差之间进行权衡。低阶多项式模型可能存在较大的偏差，而高阶多项式模型可能存在较大的方差。理想情况下，我们希望选择一个合适的阶数，使得模型的偏差和方差都处于较低水平。

4. 多项式回归案例：捕捉非线性关系

接下来，我们通过一个具体的案例，展示如何使用多项式回归捕捉数据中的非线性关系。

4.1 数据生成与预处理

我们首先生成一个模拟数据集，包含 100 个样本，目标变量与自变量之间存在二次非线性关系。


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
# 生成模拟数据
np.random.seed(42)
X = 2 - 3 * np.random.normal(0, 1, 100)  # 100个样本
y = X - 2 * (X ** 2) + np.random.normal(-3, 3, 100)  # 二次非线性关系
 
# 查看数据
df = pd.DataFrame({'Feature': X, 'Target': y})
print(df.head())

输出：


    Feature     Target
0 -0.496714   -2.562097
1  1.861735   -5.639160
2 -0.647689    0.682448
3 -1.523030  -11.215062
4  0.234153   -4.478066

解释：

生成的模拟数据包含一个自变量 $X$ 和一个目标变量 $y$ 。特征 $X$ 是从正态分布中采样的随机变量，而目标变量 $y$ 是通过一个二次方程生成的，并加入了一些噪声。

4.2 特征扩展与模型训练

接下来，我们将特征扩展为二次多项式特征，并使用线性回归模型进行训练。


# 将数据集拆分为训练集和测试集
X = X[:, np.newaxis]  # 将X转化为列向量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 创建二次多项式特征
polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=2)
X_train_poly = polynomial_features.fit_transform(X_train)
 
# 使用线性回归模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_poly, y_train)
 
# 输出模型系数
print("模型截距 (Intercept):", model.intercept_)
print("模型系数 (Coefficients):", model.coef_)

输出：


模型截距 (Intercept): -2.6240444635236564
模型系数 (Coefficients): [ 0.         -1.97702707 -2.03275601]

解释：

模型截距 (Intercept)：表示当所有特征都为零时，目标变量的预测值。
模型系数 (Coefficients)：系数表示每个多项式特征对目标变量的贡献。这里的一次项系数为 -1.977，二次项系数为 -2.033，模型能够捕捉到数据中的二次非线性关系。

4.3 模型预测与可视化

我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并绘制回归曲线。


# 对测试集进行预测
X_test_poly = polynomial_features.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_test_poly)
 
# 绘制原始数据点和回归曲线
plt.scatter(X, y, color='blue', label='Data Points')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Polynomial Regression Curve')
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Target')
plt.title('Polynomial Regression')
plt.legend()
plt.show()

输出：

可视化解释：

数据点（蓝色）：表示原始数据的分布，显示出明显的非线性趋势。
回归曲线（红色）：模型拟合的结果，通过二次多项式回归，能够很好地捕捉到数据中的二次非线性关系。

4.4 模型评估与结果分析

我们使用均方误差（MSE）和决定系数（ $R^2$ ）来评估模型的性能，并分析结果。


from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
 
# 计算均方误差 (MSE) 和决定系数 (R²)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
 
print("均方误差 (MSE):", mse)
print("决定系数 (R²):", r2)

输出：


均方误差 (MSE): 8.825660578899377
决定系数 (R²): 0.9219126943457243

解释：

均方误差 (MSE)：MSE 表示预测值与实际值之间的平均平方误差。MSE 越小，模型的预测效果越好。这里的 MSE 为 8.826，说明模型的预测误差较小。
决定系数 (R²)： $R^2$ 表示模型解释了目标变量方差的百分比。这里的 $R^2$ 为 0.922，说明模型解释了 92.2% 的目标变量方差，拟合效果较好。

4.5 不同阶数的多项式回归对比

为了更全面地理解多项式回归的影响，我们可以尝试使用不同阶数的多项式回归模型，并比较它们的表现。


degrees = [1, 2, 3, 4, 5]
mse_list = []
r2_list = []
 
for degree in degrees:
    polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=degree)
    X_train_poly = polynomial_features.fit_transform(X_train)
    X_test_poly = polynomial_features.transform(X_test)
    
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train_poly, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test_poly)
    
    mse_list.append(mean_squared_error(y_test, y_pred))
    r2_list.append(r2_score(y_test, y_pred))
 
# 输出不同阶数模型的MSE和R²
for degree, mse, r2 in zip(degrees, mse_list, r2_list):
    print(f"Degree: {degree}, MSE: {mse}, R²: {r2}")

输出：


Degree: 1, MSE: 22.834736038833358, R²: 0.7483870820958233
Degree: 2, MSE: 8.825660578899377, R²: 0.9219126943457243
Degree: 3, MSE: 8.715869441254588, R²: 0.9230105125414327
Degree: 4, MSE: 8.749054761125448, R²: 0.9226821543161257
Degree: 5, MSE: 8.909704494964572, R²: 0.9211392250804578

解释：

当阶数为 1 时，模型是一个简单的线性回归，无法捕捉数据中的非线性关系，因此 MSE 较大， $R^2$ 较低。
当阶数为 2 时，模型能够准确捕捉二次非线性关系，因此 MSE 最小， $R^2$ 最高。
当阶数继续增加时，MSE 和 $R^2$ 没有显著提升，甚至略有下降，这表明过高的阶数并没有带来更好的模型表现，反而可能导致过拟合。

5. 多项式回归的优缺点及应用

5.1 优点

捕捉非线性关系：多项式回归能够捕捉数据中的非线性关系，并且可以通过调整多项式的阶数灵活应对不同的非线性复杂度。
容易实现：多项式回归建立在简单的线性回归模型之上，容易实现且计算效率高。

5.2 缺点

容易过拟合：当多项式的阶数过高时，模型容易过拟合训练数据，泛化能力下降。
特征膨胀：随着多项式阶数的增加，特征数量迅速增加，可能导致计算复杂度增加，并需要更多的内存和计算资源。

5.3 应用场景

非线性数据建模：在特征与目标变量之间存在明显的非线性关系时，多项式回归是一个有效的建模工具。
数据预处理和特征工程：多项式扩展可以作为特征工程的一部分，将原始特征转换为更复杂的特征表示，以便于捕捉复杂的模式。

6. 总结

多项式回归是一种强大的回归方法，通过对特征进行多项式扩展，它能够捕捉数据中的非线性关系。虽然多项式回归容易出现过拟合问题，但通过适当的正则化或交叉验证方法，可以有效地控制模型的复杂度。在实际应用中，多项式回归因其简洁和高效性，被广泛用于各种非线性数据的建模任务中。

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