Python編程實(shí)現(xiàn)使用線性回歸預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

本文中，我們將進(jìn)行大量的編程——但在這之前，我們先介紹一下我們今天要解決的實(shí)例問題。

1) 預(yù)測(cè)房子價(jià)格

房價(jià)大概是我們中國每一個(gè)普通老百姓比較關(guān)心的問題，最近幾年保障啊，小編這點(diǎn)微末工資著實(shí)有點(diǎn)受不了。

我們想預(yù)測(cè)特定房子的價(jià)值，預(yù)測(cè)依據(jù)是房屋面積。

2) 預(yù)測(cè)下周哪個(gè)電視節(jié)目會(huì)有更多的觀眾

閃電俠和綠箭俠是我最喜歡的電視節(jié)目，特別是綠箭俠，當(dāng)初追的昏天黑地的，不過后來由于一些原因，沒有接著往下看。我想看看下周哪個(gè)節(jié)目會(huì)有更多的觀眾。

3) 替換數(shù)據(jù)集中的缺失值

我們經(jīng)常要和帶有缺失值的數(shù)據(jù)集打交道。這部分沒有實(shí)戰(zhàn)例子，不過我會(huì)教你怎么去用線性回歸替換這些值。

所以，讓我們投入編程吧（馬上）

在動(dòng)手之前，去把我以前的文章(Python Packages for Data Mining)中的程序包安裝了是個(gè)好主意。

1) 預(yù)測(cè)房子價(jià)格

我們有下面的數(shù)據(jù)集：

步驟：

在線性回歸中，我們都知道必須在數(shù)據(jù)中找出一種線性關(guān)系，以使我們可以得到θ0和θ1。 我們的假設(shè)方程式如下所示：

其中： hθ(x)是關(guān)于特定平方英尺的價(jià)格值（我們要預(yù)測(cè)的值），（意思是價(jià)格是平方英尺的線性函數(shù)）； θ0是一個(gè)常數(shù)； θ1是回歸系數(shù)。
那么現(xiàn)在開始編程：
步驟1
打開你最喜愛的文本編輯器，并命名為predict_house_price.py。 我們?cè)谖覀兊某绦蛑幸玫较旅娴陌?，所以把下面代碼復(fù)制到predict_house_price.py文件中去。    
# Required Packages
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
運(yùn)行一下你的代碼。如果你的程序沒錯(cuò)，那步驟1基本做完了。如果你遇到了某些錯(cuò)誤，這意味著你丟失了一些包，所以回頭去看看包的頁面。 安裝博客文章中所有的包，再次運(yùn)行你的代碼。這次希望你不會(huì)遇到任何問題。
現(xiàn)在你的程序沒錯(cuò)了，我們繼續(xù)……
步驟2
把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成一個(gè).csv文件，名字為input_data.csv 所以讓我們寫一個(gè)函數(shù)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為X值（平方英尺）、Y值（價(jià)格）    
# Function to get data
def get_data(file_name):
 data = pd.read_csv(file_name)
 X_parameter = []
 Y_parameter = []
 for single_square_feet ,single_price_value in zip(data['square_feet'],data['price']):
    X_parameter.append([float(single_square_feet)])
    Y_parameter.append(float(single_price_value))
 return X_parameter,Y_parameter

第3行：將.csv數(shù)據(jù)讀入Pandas數(shù)據(jù)幀。

第6-9行：把Pandas數(shù)據(jù)幀轉(zhuǎn)換為X_parameter和Y_parameter數(shù)據(jù)，并返回他們。

所以，讓我們把X_parameter和Y_parameter打印出來：    
[[150.0], [200.0], [250.0], [300.0], [350.0], [400.0], [600.0]]
[6450.0, 7450.0, 8450.0, 9450.0, 11450.0, 15450.0, 18450.0]
[Finished in 0.7s]

腳本輸出： [[150.0], [200.0], [250.0], [300.0], [350.0], [400.0], [600.0]] [6450.0, 7450.0, 8450.0, 9450.0, 11450.0, 15450.0, 18450.0] [Finished in 0.7s]

步驟3

現(xiàn)在讓我們把X_parameter和Y_parameter擬合為線性回歸模型。我們要寫一個(gè)函數(shù)，輸入為X_parameters、Y_parameter和你要預(yù)測(cè)的平方英尺值，返回θ0、θ1和預(yù)測(cè)出的價(jià)格值。    
# Function for Fitting our data to Linear model
def linear_model_main(X_parameters,Y_parameters,predict_value):
 
 # Create linear regression object
 regr = linear_model.LinearRegression()
 regr.fit(X_parameters, Y_parameters)
 predict_outcome = regr.predict(predict_value)
 predictions = {}
 predictions['intercept'] = regr.intercept_
 predictions['coefficient'] = regr.coef_
 predictions['predicted_value'] = predict_outcome
 return predictions

第5-6行：首先，創(chuàng)建一個(gè)線性模型，用我們的X_parameters和Y_parameter訓(xùn)練它。

第8-12行：我們創(chuàng)建一個(gè)名稱為predictions的字典，存著θ0、θ1和預(yù)測(cè)值，并返回predictions字典為輸出。

所以讓我們調(diào)用一下我們的函數(shù)，要預(yù)測(cè)的平方英尺值為700。
    
X,Y = get_data('input_data.csv')
predictvalue = 700
result = linear_model_main(X,Y,predictvalue)
print "Intercept value " , result['intercept']
print "coefficient" , result['coefficient']
print "Predicted value: ",result['predicted_value']

腳本輸出：Intercept value 1771.80851064 coefficient [ 28.77659574] Predicted value: [ 21915.42553191] [Finished in 0.7s]

這里，Intercept value（截距值）就是θ0的值，coefficient value（系數(shù)）就是θ1的值。 我們得到預(yù)測(cè)的價(jià)格值為21915.4255——意味著我們已經(jīng)把預(yù)測(cè)房子價(jià)格的工作做完了！

為了驗(yàn)證，我們需要看看我們的數(shù)據(jù)怎么擬合線性回歸。所以我們需要寫一個(gè)函數(shù)，輸入為X_parameters和Y_parameters，顯示出數(shù)據(jù)擬合的直線。    
# Function to show the resutls of linear fit model
def show_linear_line(X_parameters,Y_parameters):
 # Create linear regression object
 regr = linear_model.LinearRegression()
 regr.fit(X_parameters, Y_parameters)
 plt.scatter(X_parameters,Y_parameters,color='blue')
 plt.plot(X_parameters,regr.predict(X_parameters),color='red',linewidth=4)
 plt.xticks(())
 plt.yticks(())
 plt.show()

那么調(diào)用一下show_linear_line函數(shù)吧：
?
1
    
show_linear_line(X,Y)

腳本輸出：

2)預(yù)測(cè)下周哪個(gè)電視節(jié)目會(huì)有更多的觀眾

閃電俠是一部由劇作家/制片人Greg Berlanti、Andrew Kreisberg和Geoff Johns創(chuàng)作，由CW電視臺(tái)播放的美國電視連續(xù)劇。它基于DC漫畫角色閃電俠（Barry Allen），一個(gè)具有超人速度移動(dòng)能力的裝扮奇特的打擊犯罪的超級(jí)英雄，這個(gè)角色是由Robert Kanigher、John Broome和Carmine Infantino創(chuàng)作。它是綠箭俠的衍生作品，存在于同一世界。該劇集的試播篇由Berlanti、Kreisberg和Johns寫作，David Nutter執(zhí)導(dǎo)。該劇集于2014年10月7日在北美首映，成為CW電視臺(tái)收視率最高的電視節(jié)目。

綠箭俠是一部由劇作家/制片人 Greg Berlanti、Marc Guggenheim和Andrew Kreisberg創(chuàng)作的電視連續(xù)劇。它基于DC漫畫角色綠箭俠，一個(gè)由Mort Weisinger和George Papp創(chuàng)作的裝扮奇特的犯罪打擊戰(zhàn)士。它于2012年10月10日在北美首映，與2012年末開始全球播出。主要拍攝于Vancouver、British Columbia、Canada，該系列講述了億萬花花公子Oliver Queen，由Stephen Amell扮演，被困在敵人的島嶼上五年之后，回到家鄉(xiāng)打擊犯罪和腐敗，成為一名武器是弓箭的神秘義務(wù)警員。不像漫畫書中，Queen最初沒有使用化名”綠箭俠“。

由于這兩個(gè)節(jié)目并列為我最喜愛的電視節(jié)目頭銜，我一直想知道哪個(gè)節(jié)目更受其他人歡迎——誰會(huì)最終贏得這場(chǎng)收視率之戰(zhàn)。 所以讓我們寫一個(gè)程序來預(yù)測(cè)哪個(gè)電視節(jié)目會(huì)有更多觀眾。 我們需要一個(gè)數(shù)據(jù)集，給出每一集的觀眾。幸運(yùn)地，我從維基百科上得到了這個(gè)數(shù)據(jù)，并整理成一個(gè).csv文件。它如下所示。

觀眾數(shù)以百萬為單位。

解決問題的步驟：

首先我們需要把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為X_parameters和Y_parameters，不過這里我們有兩個(gè)X_parameters和Y_parameters。因此，把他們命名為flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter吧。然后我們需要把數(shù)據(jù)擬合為兩個(gè)不同的線性回歸模型——先是閃電俠，然后是綠箭俠。 接著我們需要預(yù)測(cè)兩個(gè)電視節(jié)目下一集的觀眾數(shù)量。 然后我們可以比較結(jié)果，推測(cè)哪個(gè)節(jié)目會(huì)有更多觀眾。

步驟1
導(dǎo)入我們的程序包：    
# Required Packages
import csv
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model

步驟2

寫一個(gè)函數(shù)，把我們的數(shù)據(jù)集作為輸入，返回flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter values。    
# Function to get data
def get_data(file_name):
 data = pd.read_csv(file_name)
 flash_x_parameter = []
 flash_y_parameter = []
 arrow_x_parameter = []
 arrow_y_parameter = []
 for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):
 flash_x_parameter.append([float(x1)])
 flash_y_parameter.append(float(y1))
 arrow_x_parameter.append([float(x2)])
 arrow_y_parameter.append(float(y2))
 return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter

現(xiàn)在我們有了我們的參數(shù)，來寫一個(gè)函數(shù)，用上面這些參數(shù)作為輸入，給出一個(gè)輸出，預(yù)測(cè)哪個(gè)節(jié)目會(huì)有更多觀眾。
    
# Function to know which Tv show will have more viewers
def more_viewers(x1,y1,x2,y2):
 regr1 = linear_model.LinearRegression()
 regr1.fit(x1, y1)
 predicted_value1 = regr1.predict(9)
 print predicted_value1
 regr2 = linear_model.LinearRegression()
 regr2.fit(x2, y2)
 predicted_value2 = regr2.predict(9)
 #print predicted_value1
 #print predicted_value2
 if predicted_value1 > predicted_value2:
 print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"
 else:
 print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"

把所有東西寫在一個(gè)文件中。打開你的編輯器，把它命名為prediction.py，復(fù)制下面的代碼到prediction.py中。
    
# Required Packages
import csv
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
 
# Function to get data
def get_data(file_name):
 data = pd.read_csv(file_name)
 flash_x_parameter = []
 flash_y_parameter = []
 arrow_x_parameter = []
 arrow_y_parameter = []
 for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):
 flash_x_parameter.append([float(x1)])
 flash_y_parameter.append(float(y1))
 arrow_x_parameter.append([float(x2)])
 arrow_y_parameter.append(float(y2))
 return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter
 
# Function to know which Tv show will have more viewers
def more_viewers(x1,y1,x2,y2):
 regr1 = linear_model.LinearRegression()
 regr1.fit(x1, y1)
 predicted_value1 = regr1.predict(9)
 print predicted_value1
 regr2 = linear_model.LinearRegression()
 regr2.fit(x2, y2)
 predicted_value2 = regr2.predict(9)
 #print predicted_value1
 #print predicted_value2
 if predicted_value1 > predicted_value2:
 print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"
 else:
 print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"
 
x1,y1,x2,y2 = get_data('input_data.csv')
#print x1,y1,x2,y2
more_viewers(x1,y1,x2,y2)
可能你能猜出哪個(gè)節(jié)目會(huì)有更多觀眾——但運(yùn)行一下這個(gè)程序看看你猜的對(duì)不對(duì)。
3) 替換數(shù)據(jù)集中的缺失值
有時(shí)候，我們會(huì)遇到需要分析包含有缺失值的數(shù)據(jù)的情況。有些人會(huì)把這些缺失值舍去，接著分析；有些人會(huì)用最大值、最小值或平均值替換他們。平均值是三者中最好的，但可以用線性回歸來有效地替換那些缺失值。
這種方法差不多像這樣進(jìn)行。
首先我們找到我們要替換那一列里的缺失值，并找出缺失值依賴于其他列的哪些數(shù)據(jù)。把缺失值那一列作為Y_parameters，把缺失值更依賴的那些列作為X_parameters，并把這些數(shù)據(jù)擬合為線性回歸模型?，F(xiàn)在就可以用缺失值更依賴的那些列預(yù)測(cè)缺失的那一列。
一旦這個(gè)過程完成了，我們就得到了沒有任何缺失值的數(shù)據(jù)，供我們自由地分析數(shù)據(jù)。
為了練習(xí)，我會(huì)把這個(gè)問題留給你，所以請(qǐng)從網(wǎng)上獲取一些缺失值數(shù)據(jù)，解決這個(gè)問題。一旦你完成了請(qǐng)留下你的評(píng)論。我很想看看你的結(jié)果。
個(gè)人小筆記：
我想分享我個(gè)人的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)歷。記得在我的數(shù)據(jù)挖掘引論課程上，教師開始很慢，解釋了一些數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用的領(lǐng)域以及一些基本概念。然后突然地，難度迅速上升。這令我的一些同學(xué)感到非常沮喪，被這個(gè)課程嚇到，終于扼殺了他們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的興趣。所以我想避免在我的博客文章中這樣做。我想讓事情更輕松隨意。因此我嘗試用有趣的例子，來使讀者更舒服地學(xué)習(xí)，而不是感到無聊或被嚇到。
總結(jié)
以上就是本文關(guān)于Python編程實(shí)現(xiàn)使用線性回歸預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。